区间平均价浮动法 价格部分得分=100-100×n×|投标人的评标总价-基准价|/基准价；
当投标人的评标总价>=基准价，n=n1；
当投标人的评标总价<基准价，n=n2；
当计算出的价格部分得分=基准价，n=n1；
当投标人的评标总价<基准价，n=n2；
当计算出的价格部分得分<0，按0分计。
其中：基准价浮动系数C值抽取范围为[1%，2.5%]（级差为0.3%）。
区间边界取值:n1=1.2;n2=0.8。
里面有操作视频，
2021-08-24 15:04:59
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行业分类-电信-一种基于道路交叉口平均饱和度的信号灯自适应控制方法.rar
2021-08-24 09:05:02
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贝叶斯模型平均在 Zellner 的 g 先验下的线性模型。 选项包括：固定（BRIC、UIP、...）和灵活的g先验（经验贝叶斯、超g）、5种模型先验概念，以及通过模型枚举或MCMC采样器（Metropolis-Hastings plain or reversible jump）进行模型采样）。 后处理允许根据不同的概念（可能性与基于 MCMC）和绘图（后验模型大小和系数密度、最佳模型、模型收敛、BMA 比较）进行推理。
需要安装 R D-COM 接口或 RAndFriends。
适用于 Matlab 6.5 及更高版本
有关更多详细信息，请参阅： http://bms.zeugner.eu/matlab/
2021-08-22 14:05:07
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现在仍旧在使用学分制的大学生都知道，每到计算自己的加权平均分时都是一个非常麻烦的事情。
我寒假接触了MFC，特编出一个图形化的加权平均分计算器,供广大同学们免费使用!
自编程序，国产杀毒软件可能会暂时误杀，云鉴定后鉴定为无毒。
2021-08-21 23:22:19
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bootstrap 是一种通过独立地以相等的概率（蒙特卡罗重采样）重新采样单个数据集来估计统计量可变性的方法。 允许估计潜在分布未知或样本量较小的度量。 他们的结果与这些分析方法的统计特性一致。 在这里，我们使用非参数 Bootstrap。 非参数引导程序更简单。 它不使用模型的结构来构建人工数据。 向量 [yi, xi] 直接通过替换重新采样。 参数是从成对构造的。
当回归方程中的两个变量是随机的并且存在误差，即不受研究者控制时，应使用模型II 回归。 当变量都包含误差时，使用普通最小二乘法的模型 I 回归低估了变量之间线性关系的斜率。 根据 Sokal 和 Rohlf (1995) 的说法，模型 II 回归的主题是一个研究和争议仍在继续并且难以提出明确建议的主题。
BOOTGMREGRESSPI 是一个 bootstrap Model II 程序，用于获得几何平均回归（Boots
2021-08-19 15:33:02
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计算平滑的傅立叶幅度谱
此函数计算傅立叶幅度谱及其平滑版本。 为了平滑，它使用基于窗口中值或均方根值的窗口平均。 默认窗口数为 20。代码还接受用户定义的窗口数值。 Windows 具有相同数量的数据点。
用法：
[fas] = smoothFFT(w,dt);
或使用 rms 方法和自定义数量的窗口参数进行平滑
[fas] = smoothFFT(w,dt,'n_windows',25,'method',rms);
静态输入：
w = 时间序列数据向量（1xn 或 nx1） dt = 采样间隔（例如，每秒 100 个样本的数据为 0.01 秒） n_windows = 平均的窗口数（每个窗口包含相同数量的数据点） method = 平均方法（中值，rms）（例如，'method','rms'）。
有效的 PROP_NAME / PROP_VAL 对： -----------
2021-08-18 18:33:29
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