❶ 建模 權重系數的確定
這個問題我也遇到過。通常有兩種方法：1、查文章，搜關鍵詞，去那兩個全球最知名的出版社（springer和elsevier）搜，盡量少搜中文資料，通過文章的敘述和對比最後確定一定的權重；2、如果上面資料都沒有，就自己根據經驗猜想一組權重，然後進行。
❷ log 函數怎麼作為權重加入復雜網路
看看這是androidApi里的:
static int i(String tag, String msg)
Send an INFO log message. //在 控制台輸出日誌.
static int i(String tag, String msg, Throwable tr)
Send a INFO log message and log the exception.
❸ 本科生畢業設計 復雜網路建模 怎麼寫啊
$留個標記,絕對救急
$帶著你的問題和Email來找我,
$如有進一步需求 ,可以與我們取得聯系,祝你順利畢業.
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$帶著你的問題和Email來找我,
❹ 現在有一個數學建模的問題，有5個量，我怎麼給他們確定權重，謝謝了在線等
層次分析法就行吧
❺ 數學建模的層次分析法該怎麼解決權重
1. 建立問題的遞階層次結構；(首先，將復雜問題分解為稱之為元素的各組成部分，把這些元素按屬性不同分成若干組，以形成不同層次。同一層次的元素作為准則，對下一層次的某些元素起支配作用，同時它又受上一層次元素的支配。這種從上至下的支配關系形成了一個遞階層次。處於最上面的的層次通常只有一個元素，一般是分析問題的預定目標或理想結果。中間層次一般是准則、子准則。最低一層包括決策的方案。層次之間元素的支配關系不一定是完全的，即可以存在這樣的元素，它並不支配下一層次的所有元素。 )
2. 構造兩兩比較判斷矩陣；
3. 由判斷矩陣計算被比較元素相對權重；
4. 計算各層次元素的組合權重。
❻ 3D製作中建模--材質--刷權重--動畫--渲染--合成具體
建模就是建模型（人模和場景建模）一般動畫都有模型，做完模型要想讓它動就得打骨骼，而打完骨骼就該刷權重，蒙皮，做好了這些，才能K幀，形成動畫，所以的動畫製作完了就得渲染，渲染完了就在後期合成軟體里合成，最後再渲染才能形成真正的播放的視頻動畫
❼ 建模步驟和實例
基於Gibbs抽樣的多點地質統計學建模步驟如下:
1)掃描訓練圖像,計算權重;
2)隨機產生模擬路徑,並隨機給待估點賦值;
3)對每一個待估點,計算條件概率,根據條件概率,隨機抽樣獲得當前模擬節點估計值,模擬轉向下一個節點;
4)重復步驟2)、3),直到所有待估點都重新分配到值。
5)重復步驟2)、3)、4),直到達到設定的終止條件,模擬完成,獲得一次實現。
模擬終止條件有兩種,其中一個是設置最大重復模擬次數,一旦循環超過最大重復模擬次數,模擬自動終止。另一個主要終止條件是看每次重復模擬時待估點相類型改變次數,如果少於某個設定的下限值(圖7-4),模擬自動終止。
圖7-5是基於Gibbs抽樣的多點地質統計學模擬實現。模擬結果反映了河道整體分布特徵,河道的彎曲特徵也得到細致刻畫,但局部存在一些噪音。這些噪音可以通過後處理方法過濾到。
圖7-4 模擬終止判斷條件黑色線表示相改變次數;灰色線表示最後5次循環模擬相關系數
圖7-6是風成砂岩的一個圖像,利用Gibbs抽樣方法進行了建模,較好地反映了風成砂岩儲層內部結構特徵。
圖7-5 基於Gibbs抽樣的河道模擬結果
圖7-6 基於Gibbs抽樣的風成砂岩模擬結果
❽ 使用神經網路用matlab進行建模，最後的權重值要輸出么，怎麼輸出得出的模型怎麼用來驗證和預測
得出的權值要回賦給這個神經網路，權值就好像黑匣子里邊的未知的東西，你通過訓練數據得到最佳權值後把它賦給這個黑匣子，黑匣子就成了已知得了，給它一組輸入運行就會有相應的輸出y，這個輸出是我們預測的，需要跟實際的輸出比較得出誤差，誤差大證明系統模型不好，誤差小說明系統模型更接近真實的系統，至於權值怎麼賦給模型，網上有代碼，粒子群優化bp神經網路，遺傳演算法優化神經網路的都有，我也是看了一段時間，理解的不深刻，建模主要是通過已知的輸入輸出數據訓練網路的權值和閾值，我現在在學習鍋爐系統建模和優化，大家可以一起交流學習qq191991427
❾ 數學建模matlab怎麼求權重
A=[1,2,3,3；1/2,1,2,3;1/3,1/2,1,3;1/3,1/3,1/3,1];
[x,y]=eig(A)%求得x為特徵向量矩陣，y為特徵值矩陣
[m m]=find(y==max(max(y)))%找到y中對應最大的特徵值所在列m
w=x(:,m)/sum(x(:,m)) %w即為矩陣A的權重！
試試吧，我是快樂的搬運工