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数学建模【系统评价决策模型(概论、案例分析-汽车选购、层次分析法、案例分析-职员晋升、动态加权综合评价法、案例分析-大气污染问题)】

8.1 系统评价决策模型概论8.1.1 问题的引入8.1.2 系统评价决策模型的基本概念8.1.3 系统评价决策模型的要素8.1.4 系统评价决策模型的步骤8.1.5 评价指标的规范化处理1.评价指标类型的一致化处理2.评价指标的无量纲化8.1.6 系统评价模型的建立1.线性加权综合法(加权和法)2.非线性加权综合法(加权积法)3.逼近理想点法(简称TOPSIS法)8.2 案例分析-汽车选购8.2

数学建模【统计模型及应用(单-双因素方差分析、一-多元线性回归分析、牙膏价格问题、方差分析与回归分析的SPSS实现)】

7.1 单因素方差分析7.1.1 方差分析概念7.1.2 单因素方差分析的数据结构例7.1.1三种治疗方案对降血糖的疗效比较7.1.3 单因素方差分析模型7.2 双因素方差分析7.2.2 双因素方差分析的数据结构7.2.3 因素方差分析模型1. 无交互作用的双因素方差分析模型2. 有交互作用的双因素方差分析模型7.3 一元线性回归分析相关关系的类型7.3.2 一元线性回归模型1.回归参数的估计2.

【CentOS Linux 7】实验1【VMware安装、新建虚拟机;63个基础命令运行结果图】

一、实验目的学会使用VMware软件使用方法;学会安装Linux操作系统;学会Linux图形界面及命令操作;二、实验步骤2.1、实验内容一第一项试验内容:要求:安装VMware;新建一个虚拟机;在虚拟机中安装Linux,并成功登录。图 1:首先去VMware官网(https://www.vmware.com/)上 下载 VMware安装程序。图 2:下载 VMware安装程序。图 3:根据电脑系统

#linux#centos#操作系统
数学建模【作业题-解析汇总(数据处理方法、规划模型、图与网络模型、微分方程模型、统计模型、系统评价决策模型)】

1、指数函数-平面图形-作图(plot)2、极坐标作图(polar)3、参数函数作图(plot)4、空间曲面图形作图(meshgrid)水仙花数第3章 数据处理方法1、估计每隔1/10小时的温度值。2、作出山区的地貌图和等高线图,插值方法比较。3、多项式拟合方法4、非线性最小二乘拟合获得待定系数第4章 规划模型1.求下列线性规划问题的解.1、原始输入2、集合法2.使用 fmincon 求解非线性规

#matlab#图论
Android复习16【材料设计新特性:fragment、RecyclerView】

Android复习16【材料设计新特性:fragment、RecyclerView】项目源码:https://gitee.com/wang_zhiguo/FragmentDemo.git腾讯文档:https://share.weiyun.com/1vVLYnlbhttps://doc.weiyun.com/c113979a8087bb5039de4634e8755bfc

#android#android studio
Matlab常用的11个快捷键【注释、自动对齐、跳转指定行、设置标签and断点、自动补全、历史命令、强制中断运行、退出、单行注释转多行】

01.屏蔽大段程序(注释):Ctrl+R02.自动对齐程序:Ctrl+I(i)03.直接跳至某行:Ctrl+G04.设置标签:Ctrl+F205.设置断点:F1206.运行:F507.自动补全命令:Tab08.再现历史命令:上下光标键↑↓09. 强制中断运行:Ctrl+C10.退出:Ctrl+Q11.单行长注释转多行短注释:Ctrl+J

#matlab
数学建模【规划模型--线性规划(整数规划、0-1规划)、非线性规划-附:案例分析、奶制品的生产和销售(详细求解过程)】

4.1 数学规划介绍1、数学规划模型的定义2、数学规划模型2.1、企业生产计划3、例1 加工奶制品的生产计划3.1、整数规划(Integer Programming,简记IP)4、0-1规划模型 选课策略5、非线性规划模型5.1、非线性规划5.2、基本概念5.3、算法概述5.4、MATLAB软件求解4.2 奶制品的生产和销售1、优化模型和优化软件的重要意义2、优化(Optimization),规划

Java项目 常用包的命名及理解【dao包、domain包、service包、utils包、web包、impl包】

Java项目 常用包的命名及理解【dao包、domain包、service包、utils包、web包、impl包】

#java
数学建模【数据处理方法(一维、二维插值方法;数据拟合方法;插值and拟合的MATLAB实现)】

3.1 一维插值方法1、数据处理的应用背景2、插值的基本原理3、引例3.1、引例演示4、一维插值定义5、一维插值原理6、一维插值方法6.1、拉格朗日插值6.2、分段线性插值6.3、三次样条插值3.2 二维插值方法1、高维插值的应用背景2、二维插值的基本原理2.1、规则网格下二维插值2.2、散乱节点网格下二维插值3、插值方法3.1、最邻近插值法3.2、分片线性插值3.3、双线性插值3.3 数据拟合方

#matlab
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