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expert choice v11 +creack
expert choice v11很好用的ahp软件
2025-11-03 19:59:17
44.27MB
expert
choice
层次分析
1
APQP开发审核资料:整合四大体系审核标准,标准化模板助力汽车事业部门高效开展,作者多年经验梳理,基于四大体系审核标准的APQP开发审核资料:标准化模板,
层次
清晰,高效实用,助力汽车事业部门快速起步
APQP开发审核资料:整合四大体系审核标准,标准化模板助力汽车事业部门高效开展,作者多年经验梳理,基于四大体系审核标准的APQP开发审核资料:标准化模板,
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清晰,高效实用,助力汽车事业部门快速起步。作者多年经验梳理,适用于项目管理等多领域。,APQP开发审核资料 1.经过大众、上汽、小鹏、雷诺的体系审核 2.结合AIAG APQP手册、VDA6.3、VDA4.3、PMP进行整合编制(优化)。 3.标准化模板,
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清晰,五大阶段依次展开,共计约90份文件 4.适合项目管理、质量管理、技术开发、试验相关的朋友使用。 5.对于新成立的汽车事业部门,可以节省数月的工作量。 作者:8年的项目管理经验,2年主机厂、3年国企、3年外企,PMP证书。 本资料是作者多年的经验梳理 ,APQP开发审核资料;体系审核;整合编制;标准化模板;五大阶段;项目管理;质量管理;技术开发;试验;新汽车事业部门;经验梳理,优化整合的APQP开发审核资料集:四大车企体系认证的标准化模板
2025-10-27 11:36:01
15.75MB
css3
1
基于AHP的企业组织绩效模糊综合评价
传统的组织绩效评价方法,由于过于主观和难以量化,存在着缺陷。该文应用
层次
分析法(AHP)和模糊综合评价(FCE)的基本理论,建立组织绩效评价指标体系,以此为评价因子构建
层次
结构模型,建立判断矩阵。将判断矩阵的特征值所对应的特征向量作为评价指标的权重,再构造模糊综合评价矩阵,利用AHP-FCE模型计算模糊综合评价值,提高了评价结果的精确度和可信度。实例计算结果表明,这种新的组织绩效评价方法是有效的和实用的。
2025-09-23 10:23:00
214KB
组织绩效
层次分析法
模糊综合评价
1
具有多个检测器的中基线反应堆中微子实验的质量
层次
敏感性
我们报告了使用多个探测器对中基线反应堆中微子实验进行的中微子质量等级(MH)测定,其中通过添加近探测器可以显着提高测量MH的灵敏度。 然后,深入研究了近探测器的基线和目标质量对组合MH灵敏度的影响。 对于目标质量为20 kton且基线为52.5 km的远距离探测器,近探测器的基线和目标质量的最佳选择分别为〜12.5 km和〜4 kton。 作为将来的中型基线反应堆中微子实验的典型示例,针对JUNO和RENO-50的特定配置选择了近探测器的最佳位置和目标质量。 最后,我们讨论了单探测器和双探测器设置中反应堆抗中微子能谱不确定性的不同影响,这表明在存在近探测器的情况下可以很好地限制光谱不确定性。
2025-07-17 08:37:21
1.36MB
Open
Access
1
【计算机视觉】YOLOv11引入UNetv2的SDI模块:提升多
层次
特征融合与小目标检测精度
内容概要:本文详细介绍了YOLOv11目标检测算法的改进,特别是引入了来自UNetv2的多
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特征融合模块——SDI(Selective Deformable Integration)。YOLOv11在保持高速推理的同时,通过采用EfficientNet主干网络、PANet和FPN Neck模块及多种注意力机制,显著提升了检测精度。SDI模块通过选择性融合不同尺度特征、结合可变形卷积技术,增强了细节信息的提取,提高了多尺度特征融合能力,改进了小目标检测精度。实验结果显示,YOLOv11在COCO和VOC数据集上的mAP分别从40.2%提升至43.7%、从77.5%提升至80.3%,且FPS保持稳定。; 适合人群:对目标检测算法有一定了解的研究人员、工程师及深度学习爱好者。; 使用场景及目标:①了解YOLOv11的创新技术和优化方向;②掌握SDI模块的工作原理及其在目标检测中的应用;③研究多
层次
特征融合、可变形卷积等技术对模型性能的影响。; 其他说明:本文不仅展示了YOLOv11的技术细节,还通过实验验证了SDI模块的有效性,为未来目标检测算法的发展提供了新的思路。建议读者结合实际应用场景,深入研究SDI模块的实现与优化方法。
2025-06-20 10:09:21
17KB
目标检测
1
软件工程银行管理系统数据流图盒图PAD图流图
层次
图流程图.doc
在现代银行系统中,数据流图(DFD)、
层次
图(H图)、程序流程图、盒图(也称为结构图)和PAD图(程序分析图)是软件工程中常用的设计工具,它们帮助设计者以图形化方式理解和描述复杂系统。这些工具虽然各有侧重点,但共同构成了软件工程中结构化设计的核心。 数据流图(DFD)是一种图形化工具,用于表示信息流和数据处理过程。在银行管理系统中,DFD展示了从外部实体(如客户)接收数据、处理数据(如账户管理、挂失服务等)和输出结果(如打印单据、显示信息等)的整个过程。DFD通过数据流将系统分解成一系列的功能模块,使得设计者能够清晰地理解系统的数据流动和处理逻辑。
层次
图(H图)是一种结构化图,它展示了系统模块或子程序之间的
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关系和调用关系。在银行管理系统设计中,H图能够将复杂系统组织成一个
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清晰、逻辑明确的结构,便于开发和维护。通过H图,可以直观地看到系统的主要功能模块以及它们之间的层级划分。 程序流程图是另一种在软件工程中广泛使用的设计工具,它通过图形化的方式描述程序的流程和步骤。对于银行管理系统而言,程序流程图可以清晰地表示每个业务处理的逻辑,如账户管理、存取款操作、转账处理等。程序流程图有助于发现程序中的逻辑错误,并提供了一个标准化的交流平台。 盒图(结构图)侧重于展示程序模块的内部结构,强调模块之间的数据流和控制流。在银行管理系统中,盒图可以用来设计特定功能模块的内部处理逻辑,如登录模块、密码修改模块等。通过盒图可以明确地看到模块的输入、处理过程以及输出。 PAD图(程序分析图)则侧重于表达程序的算法逻辑和过程设计,它以树状结构清晰地展示了程序的决策点、循环以及顺序执行的细节。在银行系统中,PAD图可以帮助开发者对特定操作流程进行细化设计,例如在处理存取款或转账操作时,PAD图能够展示出每一个执行步骤以及它们之间的逻辑关系。 除了上述的设计工具,数据库设计在银行管理系统中同样重要。通常基于关系数据库模型,数据库设计涉及创建数据库表及其关系,确保数据的一致性和完整性。例如,银行系统需要设计账户表、用户信息表、交易记录表等,每张表都包含了相关业务所需的特定数据字段。 界面设计也是银行管理系统中不可或缺的部分。良好的用户界面可以提升用户体验,减少操作错误。设计者通常会根据业务需求和用户习惯,设计直观易用的界面菜单和表单。例如,挂失服务界面会引导用户输入必要的个人信息,显示可办理业务和相关提示信息。 软件工程中设计的最后一个环节是测试,确保系统的稳定性和可用性。圈复杂度是衡量程序复杂性的指标,它有助于设计者评估和改进程序结构,减少程序中的错误和复杂部分。 总体而言,结构化设计在银行管理系统中起着至关重要的作用。通过上述工具的运用,设计者可以将复杂的银行业务流程分解成易于管理和开发的模块,确保系统的稳定性和高效性。这些工具和方法不仅有助于提高开发效率,还能够保证系统设计的质量和可维护性。银行管理系统的设计和开发是一个高度复杂的过程,需要细致的规划和反复的测试,以满足安全性、稳定性和用户体验等多方面的要求。
2025-06-08 10:33:02
1.25MB
1
expert choice教程
《Expert Choice教程详解》 Expert Choice是一款广泛应用在决策分析领域的软件,它主要支持
层次
分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP),这是一种科学的决策分析工具,尤其适用于处理多目标、多因素、多
层次
的复杂决策问题。本教程将对Expert Choice软件以及
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分析法进行深入探讨,帮助用户掌握其核心概念和实际应用。 一、Expert Choice简介 Expert Choice是由美国ELECTRE公司开发的决策支持系统,旨在为用户提供一个直观、易用的平台,来执行
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分析法和其他决策分析方法。该软件结合了定量与定性的分析手段,帮助用户在不确定性和复杂性中找到最佳决策路径。 二、
层次
分析法(AHP)
层次
分析法是由Thomas L. Saaty教授提出的,它将复杂问题分解为多个
层次
,包括目标层、准则层和方案层,通过比较矩阵和一致性检验来量化各
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之间的相对重要性,最终形成决策方案。AHP的特点在于其结构化、定性和定量相结合的特性,能够处理非数值型数据,适合于专家经验与定量分析的结合。 三、Expert Choice与AHP的结合 在Expert Choice软件中,用户可以方便地构建
层次
结构,设定权重,进行比较矩阵的输入和一致性检验。软件会自动计算出各元素的相对权重,并提供图形化的展示,使得决策过程更加透明和易于理解。此外,Expert Choice还提供了冲突解决、敏感性分析等功能,增强了决策的可靠性和灵活性。 四、教程内容概览 本次提供的压缩包包含9个章节的PDF文件,分别是: 1. **Chapter 1:入门** - 引导读者了解Expert Choice的基本界面和操作流程,以及
层次
分析法的基本概念。 2. **Chapter 2至4:构建
层次
结构** - 教授如何在软件中建立问题的
层次
结构,定义目标、准则和备选方案。 3. **Chapter 5至7:权重分配与比较矩阵** - 讲解如何设置比较矩阵,进行权重计算和一致性检验。 4. **Chapter 8:决策计算与结果分析** - 展示如何在Expert Choice中进行决策计算,解释决策结果并进行有效性分析。 5. **Chapter 9和10:敏感性分析与优化** - 探讨决策的敏感性,学习如何调整参数进行优化。 6. **Chapter 11:案例研究** - 提供实际案例,让读者通过实践进一步掌握AHP和Expert Choice的运用。 通过阅读这些章节,读者不仅可以深入了解Expert Choice的功能,还能掌握
层次
分析法的实际应用技巧,从而在实际工作中做出更为明智的决策。 Expert Choice作为
层次
分析法的优秀工具,不仅简化了决策过程,还提高了决策的科学性和准确性。通过这个详细的教程,无论你是初学者还是经验丰富的决策者,都能从中受益匪浅,提升自己的决策能力。
2025-05-21 11:32:19
1.8MB
expert
choice;层次分析法
1
AHP软件 expert_choice
**
层次
分析法(AHP)**是一种在决策分析中广泛使用的多准则决策方法,由美国运筹学家Thomas L. Saaty于20世纪70年代提出。它将复杂的问题分解成多个相互关联的
层次
,包括目标层、准则层和方案层,并通过比较矩阵对各元素之间的相对重要性进行量化评估,最终得出决策权重,帮助决策者做出最佳选择。 **AHP软件——Expert Choice**是专门用于执行
层次
分析法的工具,为用户提供了一种直观、系统化的决策支持平台。该软件是英文版的试用版,适合那些熟悉AHP理论并希望将其应用到实际问题中的用户。Expert Choice提供了一系列功能,如构建
层次
结构、定义判断矩阵、计算一致性比率、进行灵敏度分析等,使得决策过程更为规范化和科学化。 1. **构建
层次
结构**:在Expert Choice中,用户可以方便地建立问题的
层次
结构,将决策目标、准则和备选方案逐级排列,形成一个有
层次
的模型。 2. **定义判断矩阵**:在AHP中,判断矩阵用于表示同一
层次
元素间的相对重要性。用户可以通过 Expert Choice 输入这些相对权重,软件会自动处理比较数据,确保其合理性。 3. **计算一致性比率(CR)**:一致性检验是AHP的关键步骤,用于验证判断矩阵的一致性。如果CR值小于0.1,通常认为判断矩阵具有较好的一致性。Expert Choice会自动计算这一指标,并给出相应的建议。 4. **灵敏度分析**:通过改变判断矩阵中的元素,Expert Choice可以帮助用户进行灵敏度分析,了解权重变化对最终决策结果的影响,提高决策的稳健性。 5. **可视化界面**:Expert Choice提供图形化界面,使得用户能够清晰地看到
层次
结构、判断矩阵以及计算结果,便于理解和解释。 6. **报告生成**:软件还支持生成详细的决策报告,包括整个分析过程、权重计算、一致性检验结果等,这对于沟通决策过程和结果至关重要。 7. **协作功能**:在团队决策中,Expert Choice允许不同成员输入他们的判断,然后整合到统一的模型中,促进团队共识。 尽管Expert Choice是英文版,但对于有一定英语基础的用户来说,其界面设计直观,操作流程清晰,学习使用并不困难。通过熟练运用这款软件,用户可以在面对复杂决策问题时,更加系统地进行分析,从而作出更为明智的选择。
2025-05-20 12:37:28
7.35MB
层次分析法(AHP)
1
电子线路实验报告-基于74LS160的多功能数字钟设计
内容概要:本文介绍了基于74LS160芯片的多功能数字钟设计。文中详细讲述了设计的基本原理和技术实现过程,涵盖了时分秒显示、星期显示、调时功能、整点报时、闹钟功能和显示切换等多个功能模块。每个模块都配有详细的电路设计说明、子电路仿真截图和具体的功能测试记录。通过
层次
化设计方法,使用集成计数器74LS160D实现了高精度的数字钟功能。 适合人群:电子信息工程专业的本科生 其他说明:实验报告详细记录了遇到的问题及其解决方案,分享了作者的心得体会,并强调了理论与实践相结合的重要性和必要性。附有多张仿真电路截图以便于读者理解和参考。
2025-05-18 21:21:01
933KB
数字集成电路
74LS160
层次化设计
1
基于python聚类算法的实现-包含:最大最小距离算法、近邻聚类算法、
层次
聚类算法、K-均值聚类算法、ISODATA聚类算法
基于python聚类算法的实现--包含:最大最小距离算法、近邻聚类算法、
层次
聚类算法、K-均值聚类算法、ISODATA聚类算法
2025-05-05 19:57:47
7KB
python
聚类
1
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