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topsis模型新上映_topsis模型读音(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

topsis模型

多种评价方法详解：从AHP到TOPSIS 在数据分析的领域，各种评价方法层出不穷，其中AHP（层次分析法）、TOPSIS（技术分析法）和耦合协调度是三种非常受欢迎的方法。以下是这三种方法的详细介绍： AHP（层次分析法）：这是一种结构化的决策方法，通过将复杂问题分解为多个层次，从而得出解决方案。它常用于处理多目标、多准则的复杂问题。 TOPSIS（技术分析法）：这种方法通过计算各方案与理想方案的接近度来排序。理想方案是所有方案中最佳和最差的方案的组合，接近度越高，方案越优。耦合协调度：这种方法用于衡量系统内部各要素之间的协调程度。通过计算耦合系数和协调度，可以了解系统的发展状况和存在的问题。此外，还有其他多种评价方法，如熵权法、CRITIC、灰色关联度、C-OWA、模糊综合评价、VIKOR、因子分析、障碍度模型、云模型、功效系数法、变异系数、物元可拓、可拓云、模糊物元、博弈论等。这些方法各有特色，适用于不同的场景和需求。在实际应用中，这些方法可以结合使用，以达到更好的评价效果。例如，结合熵权法和TOPSIS的方法可以用于财务绩效的综合评价，而G1序关系法则适用于处理复杂的多目标决策问题。这些方法不仅在学术研究中广泛应用，还在实际工程项目、企业管理、社会调查等领域发挥着重要作用。通过掌握这些方法，可以更好地理解和解决各种复杂问题。

数学建模国赛必备模型清单，拿奖就靠它！数学建模国赛即将拉开帷幕，是时候拿出你的看家本领了！𐟓ˆ𐟓Š 为了帮助你在比赛中脱颖而出，我整理了一些常用的数学模型，供你参考。无论你是新手还是老手，这些模型都能为你提供宝贵的思路。评价模型 𐟌Ÿ 评价模型是数学建模的基础，通过对问题的特点和需求进行分析，设计合适的评价标准和指标，对不同方案或模型的性能进行评估和比较。常见的评价模型包括层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法等。分类模型 𐟓š 分类模型是根据已知的分类标号将输入的数据集建立分类的数据挖掘方法。目标是将数据的每个个案都尽可能准确地预测到一个目标分类中。典型的分类模型包括K-means聚类、Fisher判别分析、二元logistic回归、决策树、随机森林、神经网络分类、K近邻算法等。预测模型 𐟔Ω𕋦补ž‹可以根据给定的数据集或者特定规律，构建合适的数学模型，进行未来趋势预测。常用的预测模型算法有ARIMA预测、指数平滑法、灰色预测模型、马尔科夫预测、机器学习等。优化模型 𐟏† 优化模型旨在找到使某个目标函数取得最大或最小值的最优解。适用于求解最佳决策、资源分配、排产安排等问题。常见的优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划等。历年真题与优秀文章 𐟓‘ 如果你没有参赛经验，不妨先看看历年的赛题和优秀文章，这能为你提供一些思路和参考。通过参与竞赛，你可以挑战自己，拓展数学思维和解决问题的能力，同时学习到如何与团队合作，如何有效地沟通和协作，如何克服困难和解决问题。最后，记得参考一些历年真题和优秀案例，这些内容都能为你提供思路和灵感。希望你能在比赛中取得好成绩，加油！𐟒ꀀ

数学建模必备：五大模型与十大算法详解𐟓š 对于初次接触数学建模的小伙伴们来说，了解模型的种类和适用场景是非常重要的。下面为大家整理了五大常用模型和十大核心算法，供大家参考和学习。如果觉得有帮助，记得点赞哦𐟑 五大模型：优化模型：包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划等。此外，图论问题、概率模型、组合优化问题（如多维背包问题、旅行商问题、车辆路径问题、车间作业调度问题）也属于这一类。评价模型：层次分析法、TOPSIS优劣解分析法、模糊综合评价法、灰色关联分析法、主成分分析法（降维）、秩和比综合评价法、耦合协调度法、BP神经网络综合评价法等。预测模型：BP神经网络预测、多项式拟合预测、支持向量机预测、灰色预测、时间序列预测、马尔科夫预测等。分类模型：聚类分析、决策树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。统计分析模型：回归分析、相关分析、方差分析、判别分析等。十大算法：蒙特卡罗算法数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题图论算法动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法网格算法和穷举法一些连续离散化方法数值分析算法图象处理算法希望这些信息能帮助大家更好地理解和应用数学建模，祝大家在比赛中取得好成绩！𐟓ˆ

数学建模团队组建与分工指南 𐟓ˆ 嘿，大家好！今天咱们聊聊数学建模团队的组建和分工。参加数学建模比赛，选对队友和合理分工可是关键中的关键啊！如何组队？首先，一个理想的团队应该有三个人，分别负责建模、编程和论文写作。这样分工明确，效率更高。最好是从不同学院和专业找队友，这样才能发挥各自的优势。其次，团队里最好至少有一名成员有过数学建模的参赛经验，这样大家可以少走很多弯路，熟悉参赛流程和训练策略。最后，了解一下队友的性格也很重要。和谐的团队氛围能让大家互相鼓励，冲劲十足。如果队友有保研或获奖的目标，那更能带动整个团队的氛围。如何分工？虽然三个人分别负责建模、编程和论文写作，但这并不意味着每个人完全独立工作。在实际比赛中，大家需要快速且准确地理解对方的思路，提高效率。所以，分工要互相渗透，比如写作的也要懂建模，建模的也要懂编程，编程的也要懂写作。建模选手：负责模型建立的整体思路。这个人需要深入学习各种数学模型，比如评价类、预测类、优化类、数据处理、聚类分析、相关性分析、图与网络等。熟悉模型能够在实际运用中快速确定解题思路。常用模型参考：评价类：主成分分析、层次分析法、因子分析、模糊综合评价、TOPSIS、神经网络预测类：回归预测、时间序列预测、神经网络预测、马尔科夫预测优化类：线性和非线性优化、整数规划、0-1规划、多目标和智能优化数据处理：插值拟合、归一化、主成分分析聚类分析：k-means聚类、SVM聚类分析、随机森林和决策树等相关性分析：灰色关联分析、皮尔逊系数图与网络：最短路径、旅行商(TSP问题)、最小生成树、网络最大流其他算法：微分方程、元胞自动机、蒙特卡洛算法编程选手：负责为建立的数学模型编程。在比赛中，常用Matlab、Python和SPSS等软件编程。这个人要至少熟练掌握一种编程语言（建议是Matlab或Python），并提前训练常见模型的算法编程。写作选手：负责撰写论文正文。这个人应熟练掌握Word或者LaTeX软件。LaTeX软件专业性更强，能够自动排版。此外，应多读数学建模相关的学术论文，不断用学术性语言润色自己团队的论文。这个人也要熟悉常用模型，能够快速且准确地掌握团队的建模思路，清晰表达。小贴士团队要充分重视各个模拟比赛，在不断地参赛过程中提高自己，锻炼团队。祝大家都能取得出色的成绩！希望这些建议对你们有帮助，祝大家在数学建模的道路上越走越远，越走越强！𐟒ꀀ

SPSSAU：数据分析师的超级助手𐟓Š 论文数据分析的救星来啦！SPSSAU网站提供了全面的数据分析功能，涵盖了卡方分析、回归分析、多重比较、协方差分析以及权重检验等多种方法。无论是频数分析、描述性统计、相关性分析、方差分析，还是单样本t检验、正态性检验、分类汇总、交叉卡方分析、线性回归、配对t检验以及非参数检验，SPSSAU都能轻松搞定。在可视化方面，SPSSAU提供了散点图、直方图、箱线图、象限图、帕累托图、簇状图、组合图以及气泡图等多种图表类型。此外，还有Robust回归、OLS回归、两阶段回归、TSLS回归、分位数回归、ADF检验、ARIMA预测、偏（自）相关图、面板模型、倾向得分匹配、分组回归、DID差分、Tobit模型、TwoStep Heckman模型、RDD断点模型、VAR模型、格兰杰检验以及ARCH模型等多种高级分析方法。在层次分析方面，SPSSAU提供了AHP层次分析、熵值法、模糊综合评价、灰色关联法、TOPSIS法、WRSR秩和比法、独立性权重法、信息量权重法、耦合协调度法、熵权TOPSIS法以及灰色预测模型等多种方法。同时，还支持指数平滑DEA模型、DEMATEL模型以及Vikor模型等。在卡方检验方面，SPSSAU提供了卡方检验、Kappa检验、配对卡方检验、二元Probit模型、Poisson回归模型以及Cox回归模型等多种方法。此外，还有ICC组内单样本分析、相关系数分析、Wilcoxon配对样本检验、游程检验以及Kendall协调系数等多种非参数检验方法。总之，SPSSAU是数据分析师的得力助手，提供了全方位的数据分析功能和高质量的图表输出。快去试试吧！

KANO模型在设计研究中的应用与步骤详解近年来，KANO模型在设计学研究论文中频频出现，它是一种非常有用的工具，用于分类和优先排序用户需求。KANO模型基于用户需求对满意度的影响进行分析，体现了产品功能和用户满意之间的非线性关系。以下是KANO模型的具体应用步骤：设计问卷并进行问卷调查 𐟓„ 首先，设计问卷是关键。KANO模型的问卷设计包括两个方面：正向问题和负向问题。每个质量特性都由这两个问题构成，分别测量用户在面对存在或不存在某项质量特性时的反应。整理问卷结果并进行数据分析 𐟓Š 根据问卷结果进行KANO属性归属分析，可以得出魅力属性、期望属性、必备属性、无差异属性和反向属性的归类百分比。此外，通过百分比计算出Better-Worse系数，表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。具体计算公式如下：增加后的满意系数 Better/SI = (A + O) / (A + O + M + I) 消除后的不满意系数 Worse/DSI = -1 * (O + M) / (A + O + M + I) 功能优先级排序 𐟎Œ类型功能之间，建议优先考虑Better系数较高，Worse系数较低的功能。功能优先级排序一般是：必备属性 > 期望属性 > 魅力属性 > 无差异属性。结合其他方法 𐟔犨👥𙴦导Œ核心期刊发表的论文中，KANO模型经常与AHP（层次分析法）、TOPSIS、QFD、TRIZ以及AD公理设计配合使用，以解决更加复杂的问题。建议在研究设计中尝试不同方法的结合使用。通过以上步骤，可以有效利用KANO模型进行设计研究，提升产品的用户满意度和功能性。

层次分析法在设计研究中的应用案例详解层次分析法（AHP）是一种将复杂的多目标问题层次化的方法。它将决策相关的因素划分为目标、准则和子准则等层次，将定性问题量化，通过权重计算得出最佳指标组合。在设计学研究领域，许多学者运用层次分析法进行设计决策和权重求解，帮助设计师明确设计指标的优先次序和构思重点。该方法主要通过以下步骤：层次结构模型构建：按照支配关系构建递阶层级结构，将目标层拓展至准则层和子准则层。判断矩阵建立：邀请专家按照1-9级标度对同一层次的各指标间相互重要度进行比较并赋值。权重计算：常见的计算方法有几何平均法和计算机代码运算。一致性检验：对权重求解结果进行一致性检验。以《用户需求驱动下的产品设计模型构建及应用》为例，介绍层次分析法在设计研究中的具体应用。该研究旨在科学划分用户需求类型，准确获取需求优先排序，提升用户对产品的满意度。研究构建了一种融合Kano/AHP/TOPSIS的产品设计模型。首先，基于AHP法构建用户需求层次分析模型，通过计算得出各层级需求权重。然后，以智能鞋柜设计为例，根据AHP法支配关系构建递阶层级模型原则，将产品设计最佳方案作为目标层，必备需求、期望需求和魅力需求设置为准则层，各类型需求下的指标项拓展至相应的子准则层。接着，选用1-9标度制作AHP问卷，对20名与智能鞋柜设计相关专家展开调研，并将结果进行几何平均运算。结果显示，在智能鞋柜设计过程中应充分考虑造型、智能控制、移动、香薰和消毒杀菌等用户需求。最后，结合产品设计流程及程序，提出3个设计草案。虽然近年来仅运用层次分析法进行论文撰写发表在核心期刊上还是有一定难度，但通过科学结合如Kano模型、QFD、AD（公理设计）、TOPSIS等方法进行，还是有可能发表的。层次分析法不仅可以在设计研究中应用，还可以在设计实践中提供有力支持。通过明确设计指标的优先次序和构思重点，帮助设计师更好地理解用户需求，提升设计质量和用户满意度。

80种数学建模算法代码合集，直接套用！今天为大家整理了80种在数学建模比赛中常用的模型算法，并附有MATLAB和Python的代码。所有代码可以直接代入数据后在Python中运行，无需再次调试，直接调用。大家只需键三连+发布友好评论即可！博弈论 𐟎𒊥𑂦졥ˆ†析法 𐟏† 插值 𐟓Š 典型相关分析 𐟓ˆ 动态规划 𐟚€ 多元回归 𐟓‹ 方差分析 𐟔 国赛论文遗传算法 𐟧슧𐨉𒥅𓨁”分析 𐟌 灰色预测 𐟕𕯸‍♂️ 聚类模型 𐟤 决策树 𐟌𓊧𒒥퐧𞤧𓕠𐟕Š️ 逻辑回归 𐟧 马尔科夫模型 𐟎𒊨’™特卡洛模拟 𐟎𒊦衧𓊧𛼥ˆ评价 𐟌€ 模拟退火 𐟔劦‹Ÿ合模型 𐟓ˆ 排队论 𐟚ꊧ垧𛏧𝑧𛜠𐟤– 时间序列ARMA ⏰ 投影寻踪综合评价法 𐟓ˆ 图论Dijkstra模型 𐟚𖢀♂️ 图论Floyd算法 𐟚𖢀♀️ 微分方程 𐟧𚿦€稧„划 𐟓Š 相关系数 𐟓Š 小波分析 𐟌Š 蚁群算法 𐟐œ 因子分析 𐟌Ÿ 优劣解距离法(TOPSIS) 𐟌Ÿ 元胞自动机 𐟌 支持向量机 ✈️ 逐步回归 𐟓ˆ 主成分分析 𐟓Š 回归分析 𐟓ˆ 置信区间与假设检验 𐟓Š 方差分析模型误差 𐟓Š 回归模型检验与诊断 𐟓Š 回归模型预报与控制 𐟓Š 数据表的基础知识 𐟓Š 样本空间与数据表构成 𐟓Š 样本均值与协方差矩阵 𐟓Š 样本相关系数矩阵与回归方程的建立 𐟓Š 逐步回归与多元回归的比较 𐟓Š 回归模型的优化与选择 𐟌Ÿ 智能优化算法的实践应用 𐟌Ÿ 粒子群优化算法的应用场景 𐟌Ÿ 模拟退火优化算法的原理与实现 𐟌Ÿ 遗传算法在优化问题中的应用示例 𐟌Ÿ 主成分分析在数据降维中的应用案例 𐟌Ÿ 最短路径问题的动态规划模型Python代码 𐟚𖢀♂️ 马尔科夫预测模型的Python代码实现 ⏰ 神经网络分类模型的Python代码示例 𐟤– ARIMA时间序列预测模型的Python代码docx BP神经网络模型的Python代码.txt K-means聚类模型的Python代码.docx TOPSIS综合评价模型的Python代码.docx 支持向量机模型的Python代码.txt 二次规划模型的Python代码docx 非线性规划模型的Python代码docx灰色预测模型的Python代码.txt卷积神经网络模型的Python代码.txt决策树分类模型的Python代码.txt逻辑回归模型的Python代码.txt蒙特卡洛模型的Python代码.docx模糊综合评价模型的Python代码.txt判别分析Fisher模型的Python代码.rar数学建模拟合模型的Python代码.txt随机森林分类模型的Python代码.txt线性规划模型的Python代码.txt一维、二维插值模型的Python代码.txt整数规划模型的Python代码docx 主成分分析算法的Python代码.txt 最短路径算法的Python代码docx

会计论文提纲：新零售模式下的财务风险研究嘿，同学们！写会计学论文是不是让你头疼？别担心，今天我来分享一个超详细的论文提纲，主题是“新零售模式下九阳股份财务风险识别与控制研究”。保证让你的导师眼前一亮，直呼内行！𐟌Ÿ 第一章：绪论 𐟚€ 首先，要吸引眼球！介绍研究背景（新零售浪潮下九阳如何乘风破浪）、意义（为企业财务管理提供实操指南）。这部分要简明扼要，让人一眼就能get到你的研究价值。第二章：相关概念及理论 𐟓š 专业术语不能少，新零售、财务风险这些概念得讲明白。再搬出供应链管理、客户关系管理、信息不对称理论，理论基础打得牢，后续分析才有料！第三章：案例企业概述 𐟔 九阳股份闪亮登场！从公司简介到新零售转型动因，再到转型历程，条理清晰，逻辑严谨。记得分析下转型的优劣势，为后文埋伏笔哦！第四章：风险识别与评价 𐟓Š 重头戏来了！筹资、投资、营运、信用、技术五大风险一网打尽。用上熵权TOPSIS法，模型构建、指标选取、权重确定、风险排序，一步步带你走进财务风险的世界。第五章：风险成因分析 𐟔 别光识别风险，还得深挖根源！从筹资到技术，每个风险点都细细剖析，找出问题的症结所在。这样你的论文才有深度，有说服力！第六章：控制对策 𐟒ꊥ‘现问题就要解决问题！针对前面分析的风险成因，提出切实可行的控制措施。加强内控、优化投资、提升营运效率...每一招都是实打实的干货！第七章：结论与展望 𐟌Ÿ 总结全文，点明研究发现与不足。别忘了展望未来研究方向，给论文画上完美句号。参考文献 𐟓š 参考文献列全了，严谨性MAX！按照这个提纲，一步步来，你的会计学论文也能成为导师眼中的“别人家的孩子”！赶紧收藏起来，照着抄也会吧？𐟘‰

如何取一个既吸引人又准确的论文标题？ 𐟓š 论文选题和取标题是写论文过程中非常重要的一步。一个好的标题不仅能吸引读者的注意，还能清晰地传达论文的主要内容和研究方法。让我们通过一个具体的例子来详细说明。 𐟌Š 例如，《基于对抗解释结构模型方法的沿海智慧港口竞争力研究》这篇硕士论文的选题和取标题就非常不错。研究内容是关于沿海智慧港口的竞争力评价，而关键在于标题中提出了一种新的模型方法——对抗解释结构模型。 𐟔 通过这个标题，读者可以很容易地理解到这篇论文的主要研究方法和目的。他们会好奇对抗解释结构模型是什么，以及它如何比普通的解释结构模型更高级。 𐟒ᠦœ€初，这篇论文的标题是《基于夹逼对抗解释结构模型方法的沿海智慧港口竞争力研究》。夹逼对抗解释结构模型的英文缩写是SAISM。后来，作者决定将“夹逼”这个词删除，因为这个词可能会让人产生误解。而且，考虑到这篇论文是第一篇使用对抗解释结构模型方法的文章，加上“对抗”这个词已经具有很强的创新性，不需要再花费篇幅去解释“夹逼”的含义。 𐟓 此外，作者还考虑过另一个标题《基于TOPSIS-AISM联用方法的沿海智慧港口竞争力研究》。但最终决定去掉TOPSIS，因为这种方法已经被广泛使用，而且在这篇论文中并不是主要的研究方法。 𐟎Ž𐥜诼Œ让我们来看看几个不同的标题选项：《沿海智慧港口竞争力研究》《基于夹逼对抗解释结构模型方法的沿海智慧港口竞争力研究》《基于SAISM的沿海智慧港口竞争力研究》《基于对抗解释结构模型方法的沿海智慧港口竞争力研究》《基于SAISM的沿海智慧港口竞争力研究》《基于TOPSIS-AISM的沿海智慧港口竞争力研究》 𐟎œ€终，作者选择了《基于对抗解释结构模型方法的沿海智慧港口竞争力研究》作为论文的标题。这是因为当时这个名词是第一次提出，所以使用英文缩写AISM可能会让读者感到困惑。 𐟌Ÿ 通过这个例子，我们可以看到，一个好的论文标题需要既简洁又清晰，能够准确传达论文的主要内容和研究方法。同时，还需要考虑到读者的阅读习惯和理解能力。

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