优劣解距离法 TOPSIS
TOPSIS方法TOPSIS方法其实是一种打分的方法，当数据已知时，可以对多个不同的考虑因素进行综合评价，最后对每一个项目打出总评价分文章目录(1)不考虑权重的TOPSIS方法1.对原始矩阵进行正向化2.正向化矩阵标准化3.计算得分并归一化(2)考虑权重的TOPSIS方法(3)matlab代码(1)不考虑权重的TOPSIS方法1.对原始矩阵进行正向化首先给出常见的四种指标:为了处...
编写函数int fun(char (*ss)[N],int m,char *s)，功能是：形参ss指向一个m行N列的二维字符数组，每行存放一个字符串。求出最大的字符串，复制到s所指的字符数组中，然后返
#include <stdio.h>#include <string.h>#define N 50int fun(char (*ss)[N],int m,char *s){ int i; //char p[N]; strcpy(s,*ss); for (i=1;i<m;i++) { if (strcmp(s,*(ss+i))<0) { strcpy(s,*(ss+i).
数学建模与数据分析中的层次分析法
层次分析法这个方法主要用来解决评价类问题，具体来说，比如什么方案更优，更应当进行哪个项目等。文章目录(1)解决评价类问题需要考虑的因素(2)层次分析法处理评价指标1.完成判断矩阵填表2.进行一致性检验3.计算判断矩阵的权重4.计算各项得分，进行判断(3)matlab代码附录(1)解决评价类问题需要考虑的因素找到评价的目标，我们对谁进行评价，例如对高考报志愿的问题。我们为了达到这个目标...
函数void fun(int x,char * p)实现十进制整数x到二进制的转换。转换后的二进制数以字符串的方式放置于p所指向的数组中。如输入13，输出1101，输入-13，输出-1101。
#include<stdio.h>void fun(int x,char *p){ int i=0,j,t=x; char q[18]={0}; for(i=0;t!=0;i++) { if(t%2==1) q[i]='1'; else q[i]='0'; t=t/2; }//输出到p for(j=0;i>0;j+
数学建模与数据分析中的典型相关分析
典型相关分析之前的Spearman与Person相关系数分析都是分析两个变量，而典型相关分析就是在分析两组相关变量。可以参考的文章：知乎SPSSAU对下面的两组数据(三个生理指标和三个训练指标)文章目录(1)典型相关分析1.总体思想2.原理分析3.步骤的简单说明(2)SPSS求解(1)典型相关分析1.总体思想将两组变量之间的相关性分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合...
给定程序中，函数fun的功能是：有N×N矩阵，以主对角线为对称线，对称元素相加并将结果存放在左下三角元素中，右上三角元素置为0。例如，若N=5，有下列矩阵：
#include <stdio.h>#define N 4void fun(int t[N][N] ){ int i, j; for(i=1; i<N; i++) {for(j=0; j<i; j++) { t[i][j] =t[i][j]+t[j][i]; t[j][i] =0; } }}main(){ int t[][N]={21,12,13,24,25,16,47,38,29
详细解析规划类模型（matlab）
规划类模型文章目录(1) 线性规划1. matlab 中线性规划的标准型2. matlab求解线性规划的函数3. matlab程序的一个例子(2) 非线性规划1. matlab 中非线性规划的标准型2. matlab求解非线性规划的函数3. fun 函数4. nonlfun 函数5. matlab程序的一个例子(3) 整数规划1. matlab求解整数规划的函数2. matlab求解 0-...
请编写函数int funint a,int n，它的功能是把形参a所指数组中的偶数按原顺序依次存放到a0a1a2中，把奇数从数组中删除，偶数个数通过函数值返回，以-1作为有效数据的结束标志例若输入1
#include<stdio.h>#define N 9int fun (int a[], int n){ int i, j; j=0; for (i=0; i<n; i++) /**********found**********/ if (a[i]%2== 1) { /**********found**********/ a[j]=a[i]; j++; } /**
数学建模与数据分析中的灰色预测
灰色预测对既含有已知确定信息，又含有不确定信息的系统进行预测文章目录(1) 灰色系统(2) GM(1,1) 模型1. 简介2. 转化成灰色微分方程3. 建立对应的白化方程4. 由白化方程解出结果5. 指数规律的检验6. 模型的评价7. 模型的拓展(3) 使用的注意事项(4) 预测题目的技巧(1) 灰色系统 对原始数据进行生成处理，生成有较强规律的数据序列。根据原始数据...
编写函数long fun(int high，int n)，功能是：计算并返回high以内（不包含high）最大的n个素数之和。若不足n个，则到最小素数2为止。例如：若high=100,n=10，则函数
long fun(int high,int n){ int i,j,count=0,sum=0; int q=sqrt(high); for (i=high-1;i>=2;i--) { for (j=q;j>1;j--) { if (i%j==0 && i>j)//注意，&&后面的条件，负责会把素因子漏掉 break; }
数学建模与数据分析中的灰色关联分析
灰色关联分析可以在数据量比较少的情况下，分析出主要因素、次要因素等文章目录(1) 数理统计传统方法的问题(2) 灰色关联分析1. 基本思想2. 进行系统分析3. 用于综合评价模型(1) 数理统计传统方法的问题回归分析、方差分析、主成分分析的不足之处要求数据量比较大，数据量较少就难以找出统计规律。要求样本服从某个典型分布，但通常比较难满足。可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，...
中国海洋大学考研977资料百度云
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数学建模与数据分析中的聚类分析
聚类分析这里主要要注意的地方就是聚类与分类之间的区别：分类面向的是已知的类别，大部分情况是通过对已有的数据进行学习，之后再对新来的一个数据进行类别的预测，而聚类面向的是未知的类别，是按照“距离”对已知数据直接分类。文章目录(1) K-means聚类1. 流程2. 优缺点分析3. 改进方法 Kmeans++4. 归一化处理(2) 系统(层次)聚类1. 样本与样本之间的常用距离2. 类与类之间的常...
java学习笔记day25_EL&JSTL
今日内容1. JSP: 1. 指令 2. 注释 3. 内置对象2. MVC开发模式3. EL表达式4. JSTL标签5. 三层架构JSP:1. 指令 * 作用：用于配置JSP页面，导入资源文件 * 格式： <%@ 指令名称 属性名1=属性值1 属性名2=属性值2 ... %> * 分类： 1. page ： 配置JSP页面的 * contentType：等同于response.setContentType() 1. 设置响应体的mime类型以
java.sql.SQLException: Unknown system variable ‘tx_isolation‘
使用mysql8.0后 未更改相应jar包版本驱动名也要修改1.spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver2.druid 版本 1.1.103.mysql-connector-java 版本 8.0.11然后就可以正常使用了
详解数学建模中的网络参数
网络参数这里仅引入网络的一些参数的定义、说明和计算文章目录(1)点度(2)路径(3)聚类系数(4)点介数(5)紧密度(6)特征向量中心性(1)点度网络中节点 UiU_iUi 的度 kik_iki ：与节点 iii 连接的边数。网路的平均度<kkk>：所有节点 UiU_iUi 的度 kik_iki 的平均值。<k>=1N∑i=1Nki<k>=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nk_i<k>=N1i=1∑Nki点度的求解：
解决 Intellij IDEA Cannot Resolve Symbol ‘BASE Decoder’ 问题
import sun.misc.BASE64Decoder;已经删掉了，取而代之的是import java.util.Base64;
微分方程求解一（常微分方程求解）
常微分方程求解方法文章目录(1)初值问题(给某一点的函数值或者微分值)1.初值问题(给某一点的函数值或者微分值)(2)边值问题(给定在一个区域的边界上的函数值或微分值)1.试射法2.有限差分法(1)初值问题(给某一点的函数值或者微分值)1.初值问题(给某一点的函数值或者微分值)问题类型：dydx=f(x,y) y(x0)=y0\frac{dy}{dx}=f(x,y)\\~~\\y(x_0)=y_0dxdy=f(x,y) y(x0)=y0注意
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