运用MATLAB编程，运行熵值法，从而计算得出权重

用神经网络确定权重的matlab代码Lightricks神经风格工作室 示例：样式转移 卡特里奥娜·格雷和《女人我》，威廉·德·库宁 珍妮尔·莫奈（Janelle Monae）和《星夜》（Vincent van Gogh） 吴彦祖与《雨中女孩的油画》 金桥的风格转移 罗德里戈·杜特尔（Rodrigo Duterte）+繁星之夜风格的权重增加 示例：在保留原始颜色的同时进行样式转移 珍妮尔·莫奈（Janelle Monae）和《星夜》（Vincent van Gogh）+保留原始色彩 要求 IMPORTANT NOTE ：在Google-Colab ，可以通过运行笔记本计算机的最上方单元来安装所有数据文件和依赖项！ 查看Usage ！ 资料档案 -将其放在models/目录中 torchvision.models包含VGG19模型骨架 依存关系 用法 您将在其中运行笔记本！ Colab是一种云服务，其界面类似于Jupyter Notebook。 它使您可以免费获得加速器，例如GPU！ 取消注释并运行第一个单元，以下载演示图片和VGG19权重。 它还将安装依赖项（即PyTorch和torc

用神经网络确定权重的matlab代码 存储库贡献者：Timothy Dunn，Jesse Marshall，Diego Aldarondo，William Wang，Kyle Severson DANNCE（用于计算人类学的3维对齐神经网络）是一种卷积神经网络（CNN），可从多角度拍摄的视频中计算行为动物上用户定义的解剖学界标的3D位置。 与现有的动物（例如）2D关键点检测方法相比，DANNCE的关键创新在于该网络是完全3D的，因此它可以了解3D图像特征以及相机和地标在3D空间中的相互关系。 我们还使用大鼠运动捕捉和同步视频的大型数据集对DANNCE进行了预训练，因此标准网络对啮齿动物的运动和姿势具有广泛的先验知识。 DANNCE跟踪地标的能力可以很好地转移到小鼠和其他哺乳动物，并且可以在不同的摄像机视角，摄像机类型和照明条件下工作。 示例结果 鼠 鼠 DANNCE安装 DANNCE需要启用CUDA的GPU和适当的驱动程序。 我们已经在NVIDIA GPU（包括Titan V，Titan X Pascal，Titan RTX，V100和Quadro P5000）上测试了DANNCE。

一种熵值法确定指标权重的matlab程序，可用于综合评价体系

用神经网络确定权重的matlab代码功能加标RNN 概述 该存储库提供了以下框架中提供的代码： Kim R.，Li Y.和Sejnowski TJ。 构建功能性尖峰递归神经网络的简单框架。 美国国家科学院院刊。 116：22811-22820（2019）。 提供预印本。 要求 连续速率RNN 用于构建和训练连续变量速率递归神经网络（RNN）模型的代码是在Python中实现的（已在Python 3.6.9中进行了测试）。 该代码还需要TensorFlow（在TensorFlow 1.5.0和1.10.0中进行了测试）。 tesnorflow 1.5.0或1.10.0 tensorflow-gpu 1.5.0或1.10.0（如果有GPU卡，则可以加快大型模型的培训时间） numpy的1.16.4 scipy 1.3.1 加标RNN 用于构建尖峰RNN模型的代码是在MATLAB中实现的（已在R2016a和R2016b中进行了测试）。 该代码实现了泄漏的集成解雇（LIF）网络，并且是由所开发的代码的修改版本。 用法 首先对速率RNN模型进行训练，然后将训练后的模型映射到LIF尖峰RNN。 用于

粗糙集属性权重利用粗糙集确定权重利用粗糙集进行约减

数模中层次分析法确定权重

yaahp免费版，不限制评价因子数量

通过问卷调查得到不同因素的不同重要程度，并将其结果通过此软件进行分析，最终得到通过专家打分法产生的各因素权重的软件，在数据分析和权重确定的方面应用十分方便。

确定权重分配的一种实用方法,了解权重的确定方法!