Syntax-Enhanced Pre-trained Model
阿新 • • 發佈:2022-04-08
簡稱為AHP
建模比賽中最基礎的模型之一,其主要用於解決評價類問題(例如:選擇哪種方案最好、哪位運動員表現得更優秀)
評價類問題可以用打分解決
看到“確定評價指標、形成評價體系”——就是評價類問題
1.解決評價類問題:
- 我們評價的目標是什麼?
- 我們為了達到這個目標有哪幾種可選的方案?
- 評價的準則或者說指標是什麼?(根據什麼東西來評價好壞)
一般而言,前兩個答案顯而易見,第三個問題需要結合背景材料、常識以及網上搜集到的參考資料進行結合,從中篩選出最合適的指標。
優先選擇知網(萬方、百度學術、谷歌學術等平臺)搜尋相關文獻
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直接問權重有弊病!!如何解決?
分而治之:我們先確定指標的權重
問題:一次性考慮多個指標之間的關係,往往考慮不周。
解決方法: 兩兩進行比較 ,最終根據兩兩比較的結果來推算出權重
2.一致性檢驗
一致矩陣:正互反矩陣的各行(各列)成倍速關係
注意:在使用判斷矩陣求權重之前,必須進行一致性檢驗
引理:n階正互反矩陣A為一致矩陣時,當且僅當最大特徵值λmax=n,且當正互反矩陣A非一致時,一定滿足λmax>n.
3.計算權重
有三種方法求權重,為算術平均法、幾何平均法、特徵值法
算術平均法:
第一步:將判斷矩陣按照列歸一化(每一個元素除以所在列的和)
第二步:將歸一化的各列相加(按行求和,即從行數過去)
第三步:將相加後得到的向量中每個元素除以n即可得到權重向量
幾何平均法
第一步:將A的元素按照行相乘得到一個新的列向量
第二步:將新的向量的每個分量開n次方
第三步:對該列向量進行歸一化即可得到權重向量
特徵值法
(前提是矩陣一致性可以接受)
第一步:求出矩陣A的最大特徵值以及其對應的特徵向量
第二步:對求出的特徵向量進行歸一化即可得到我們的權重