帕累托分析

当前话题为您枚举了最新的帕累托分析。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

帕累托-波士顿矩阵分析示例
利用帕累托分析和波士顿矩阵分析数据,绘制了可视化图表。 对数据进行了分析,并提供了相应的见解。
帕累托过滤基于帕累托优势的点集筛选方法
根据帕累托支配原理,对一组点集P进行过滤,即排除那些被其他点支配(无论是弱支配还是强支配)的点。这一方法能够有效地筛选出集合中具有显著性能优势的点。
帕累托集优化k个目标下n个点的帕累托集查找方法
本方法受Gianluca Dorini的isParetoSetMember程序启发,通过新的m文件版本显著提高效率,比原始C版本更快。版本3进一步优化,采用新的排序方案和编码方式,大幅减少开销。值得注意的是,mex版本的paretomember代码性能不受排序影响。您可以通过以下链接下载并比较这两个代码:http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=17251&objectType=File。
超体积近似帕累托边界的超体积指标
该方法近似帕累托边界的超体积。首先,它在乌托邦和反乌托邦定义的超长方体中生成随机样本点。其次,统计前沿占优的样本数。超体积近似使用“支配点数/总点数”的比率。选择离边界较远的乌托邦和反乌托邦点至关重要,否则超体积可能会偏低(如果乌托邦点过远)或过高(如果反乌托邦点过远)。超出参考点边界的点不会计入近似中,例如反乌托邦在边界之上或乌托邦在边界之下时,超体积为0。
matlab随机数生成器开发 - 帕累托分布
在matlab开发中,设计了一个随机数生成器,用于生成帕累托分布的随机变量。
强帕里托优化算法的发展
多目标优化算法的经典SPEA2在Matlab和C语言的混合编程中,体现了强帕里托进化算法的演进。
基于个人偏好的球形修剪多目标差分进化算法MOEA近似帕累托前沿的MATLAB开发
重要提示:此工具箱是作为我博士研究的一部分开发的(2014年完成)。我决定保留此版本以供比较使用,不再进行更新。我建议您查看我们最新研究进展的算法扩展版本,该版本引入了新的机制和功能,根据我们在该领域的研究进展进行了更新:https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/65145
怀卡托智能分析环境简介及其在数据挖掘中的应用
怀卡托智能分析环境(WEKA)是由新西兰怀卡托大学开发的一款机器学习和数据挖掘开源软件,其源代码和下载链接可在http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/和http://prdownloads.sourceforge.net/weka-3-6-6jre.exe获取。2005年8月,WEKA荣获第11届ACM SIGKDD国际会议数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖,被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑,是现今最完备的数据挖掘工具之一,每月下载次数已超过万次。
Matlab程序开发法布里-帕罗滤波器建模与分析
法布里-帕罗滤光器由两个相互平行放置的高反射镜组成,形成一个光腔,如图1所示。滤波器的入射光束垂直于其表面进入第一个反射镜,输出光束从第二个反射镜出射。这种滤波器被称为法布里-帕罗滤波器或标准干涉仪,是广泛应用于干涉测量的经典设备。尽管现在有更先进的滤波器如薄膜谐振多腔滤波器,但法布里-帕罗滤波器仍然被用于WDM光网络测试台。这种滤波器能够传输窄带宽的波长并拒绝其它波长,具有在倾斜时选择不同峰值波长的能力。
矩阵的乔累斯基分解及MATLAB应用
假设矩阵A是一个对称正定的n阶矩阵,那么它可以被分解为LL',其中L是一个上三角矩阵。这种分解被称为乔累斯基分解。在MATLAB中,乔累斯基分解可以通过chol函数实现。