以大平矿区实测数据作为样本,首先根据经验建立影响导水裂缝带高度的因素集,然后运用熵权-层次分析预测模型通过Matlab编程获得导水裂缝带高度的预测值及各影响因素的权重。该方法在一定程度上弥补了导水裂缝带高度观测资料的不足,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为导水裂缝带高度的科学预测提供了一种有效的方法。

脑机接口（BCI）为大脑和外部设备之间提供了一个直接通信通道。基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（SSVEPBCI）因其高信息传输率而受到越来越多的关注。任务相关成分分析法（TRCA）是一种最新的单独校准 SSVEPBCI 的方法。然而，在 TRCA 中，从每个刺激中学习到的空间滤波器可能是冗余的，时间信息没有得到充分利用。针对这一问题，本文提出了一种新方法，即任务判别成分分析法（TDCA），以进一步提高单独校准的 SSVEPBCI 的性能。通过两个公开的基准数据集对 TDCA 的性能进行了评估，结果表明 TDCA 的性能明显优于集合 TRCA 和其他竞争方法。测试 12 名受试者的离线和在线实验进一步验证了 TDCA 的有效性。本研究为设计经过视频校准的 SSVEPBCI 解码方法提供了新的视角，并为其在高速脑拼写应用中的实现提供了启示 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「紫钺-高山仰止」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43158059/articl

LR(1)（Left-to-Right, Rightmost derivation with 1 symbol lookahead）分析法是一种用于构建分析器的语法分析方法，通常用于分析上下文无关文法的语法结构，属于LR分析法的一种变种。它是一种强大的自底向上语法分析方法，适用于具有一定复杂性的上下文无关文法，通过使用向前查看符号来处理文法中的二义性，使得可以更精确地分析和理解输入。 在实验的代码实现过程中，定义了ACTION表和GOTO表，这两个表是LR(1)分析表的核心部分，其中ACTION表用于记录移进和归约操作，GOTO表用于记录状态之间的转移。这些表提供了对输入串和状态栈的操作指导。接着定义了产生式结构体，并初始化了产生式数组、状态栈、符号栈和输入串等变量。这些变量在分析过程中起着关键的作用。 主要的分析过程在函数analyse()中实现。这个函数使用了循环来逐步分析输入串，直到达到接受状态或发生错误。在每一步中，根据输入字符和当前状态，在ACTION表中查找相应的操作。如果是移进操作，将状态和输入字符压入栈中，并打印当前步骤的状态。如果是归约操作，根据产生式进行出栈操作，

LL(1)分析法是一种常用的自顶向下的语法分析方法，用于分析和解释编程语言或其他形式的文本。LL(1)代表"Left-to-Right, Leftmost derivation, 1 symbol lookahead"，这表示了分析器的工作方式和限制条件，通常用于编程语言的语法分析，编写编译器或解释器。主要步骤包括构建LL(1)文法、构建LL(1)分析表和使用递归下降分析或预测分析器等算法来分析输入文本。 通过本次实验，我实现了LL(1)分析法进行语法分析，并认识到LL(1)分析法利用预测分析表和栈来进行符号匹配和产生式的选择，从而推导出输入串的语法结构。 首先，我了解到LL(1)分析法的核心是构建预测分析表。预测分析表由非终结符和终结符构成，通过预测分析表我们可以根据当前的栈顶符号和输入串的首符号，快速确定应该选择的产生式，从而进行语法推导。在实验中，我通过定义非终结符和终结符的数组以及预测分析表的初始化，构建了一个完整的预测分析表。 其次，我认识到LL(1)分析法对文法的要求比较严格，文法必须满足LL(1)文法的条件。LL(1)文法要求每个非终结符的每个产生式的选择集与其他产生

包含所有你想要的东西哈。。特别是运筹学的层次分析法。。

部分代码如下：需要的可联系我：QQ627845967 #include"iostream.h" #include "stdio.h" #include "malloc.h" #include "conio.h" struct Lchar{ char char_ch; struct Lchar *next; }Lchar,*p,*h,*temp,*top,*base; char curchar; char curtocmp; int right; int table[5][8]={{1,0,0,1,0,0}, {0,1,0,0,1,1}, {1,0,0,1,0,0}, {0,1,1,0,1,1}, {1,0,0,1,0,0}}; int i,j; void push(char pchar) { temp=(struct Lchar*)malloc(sizeof(Lchar)); temp->char_ch=pchar; temp->next=top; top=temp; } void pop(void) { curtocmp=top->char_ch; if(top->char_ch!='#') top=top->next; } void doforpush(int t) { switch(t) { case 0:push('A');push('T');break; case 5:push('A');push('T');break; case 11:push('A');push('T');push('+');break; case 20:push('B');push('F');break; case 23:push('B');push('F');break; case 32:push('B');push('F');push('*');break; case 40:push('i');break; case 43:push(')');push('E');push('('); } } void changchartoint() { switch(curtocmp) { case 'A':i=1;break; case 'B':i=3;break; case 'E':i=0;break; case 'T':i=2;break; case 'F':i=4; } switch(curchar) { case 'i':j=0;break; case '+':j=1;break; case '*':j=2;break; case '(':j=3;break; case ')':j=4;break; case '#':j=5; } }

学习笔记：层次分析法（AHP）

在知识经济时代,知识型员工的人力资本价值日益凸显,知识型员工敬业度已经成为衡量企业人力资源管理效能的重要指标。通过对知识型员工敬业度结构及影响因素的分析,提出了员工特征、组织特征、工作特征、员工—组织/工作匹配程度的四维度结构,并以模糊层次分析法为基础构建知识型员工敬业度评价指标体系。研究结果表明,企业可以从薪酬、组织对员工的支持、工作环境和资源、信息反馈等方面的激励来提高知识型员工敬业度,为企业有效提升知识型员工敬业度提供了依据。

针对WIA-PA在长期运行过程中,由于能量消耗、节点故障等因素,网络整体性能下降的问题,提出了一种基于模糊层次分析法的WIA-PA健康评估方法。该方法通过选取对网络影响较大的6个指标,即失效节点数量、信号强度、节点能量、链路质量、丢包率及网络延时,建立模糊一致判定矩阵,然后计算出各个指标的评估分数,得出整个网络的平均分数,从而实现对WIA-PA健康状态等级的判定。实验结果表明,该方法可有效地判定网络状态。