层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯•塞蒂（T.L.Saaty）正式提出。其基本原理是：将要评价系统的有关替代方案的各种要素分解成若干层次，并以同一层次的各种要素按照上一层要素为准则，进行两两判断比较并计算出各要素的权重，根据综合权重按最大权重原则确定最优方案，它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法[1]。它是在简单加性加权法的基础上推导得出的。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。
2022-05-03 19:00:44
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数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）数学建模30个常用算法（Python）
2022-05-03 14:03:55
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《MATLAB在数学建模中的应用》从数学建模的角度介绍了MATLAB的应用。《MATLAB在数学建模中的应用》的4位作者均具有实际的数学建模参赛经历和竞赛指导经验。书中内容完全是根据数学建模竞赛的需要而编排的，涵盖了绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。, 《MATLAB在数学建模中的应用》内容分上下两篇。上篇介绍数学建模中常规方法MATLAB的实现，包括MATLAB交互、数据建模、程序绘图、灰色预测、规划模型等方法；还介绍了各种高级方法MATLAB的实现，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等。下篇以真实的数学建模赛题为案例，介绍了如何用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和程序。书中的附件部分介绍了作者在建模竞赛中屡获大奖的经验。相信这些经验对准备参加数学建模竞赛的读者会有所帮助。, 《MATLAB在数学建模中的应用》特别适合作为数学建模竞赛的培训教材或参考用书，也可作为大学“数学实验”和“数学建模”以及“数据挖掘”课程的参考用书，还可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
2022-05-02 22:46:36
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tWUSTDBY
(1) 从待机模式唤醒
HSI RC时钟唤醒 = 2μs
调压器从关闭模式唤醒时间 = 38μs
50 μs
1. 唤醒时间的测量是从唤醒事件开始至用户程序读取第一条指令。
2022-05-02 16:47:35
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