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1.
模糊层次分析法(FAHP) 总被引:268,自引:0,他引:268
首先通过分析指出层次分析法(AHP)存在的总理2,然后给出了较文献「2」条件更弱的模型一致矩阵的定义,并对新定义的模糊一致矩阵的性质,用模糊一致矩阵表示因素两两重要性比较的合理性以及表示因素两两重要性比较的模糊一致矩阵同表示因素重要程度权重之间的关系进行了讨论最后给出了模糊层次分析法5的原理和步骤。 相似文献
2.
Factoring wavelet transforms into lifting steps 总被引:220,自引:0,他引:220
This article is essentially tutorial in nature. We show how any discrete wavelet transform or two band subband filtering with
finite filters can be decomposed into a finite sequence of simple filtering steps, which we call lifting steps but that are
also known as ladder structures. This decomposition corresponds to a factorization of the polyphase matrix of the wavelet
or subband filters into elementary matrices. That such a factorization is possible is well-known to algebraists (and expressed
by the formulaSL(n;R[z, z−1])=E(n;R[z, z−1])); it is also used in linear systems theory in the electrical engineering community. We present here a self-contained derivation,
building the decomposition from basic principles such as the Euclidean algorithm, with a focus on applying it to wavelet filtering.
This factorization provides an alternative for the lattice factorization, with the advantage that it can also be used in the
biorthogonal, i.e., non-unitary case. Like the lattice factorization, the decomposition presented here asymptotically reduces
the computational complexity of the transform by a factor two. It has other applications, such as the possibility of defining
a wavelet-like transform that maps integers to integers.
Research Tutorial
Acknowledgements and Notes. Page 264. 相似文献
3.
4.
5.
基于模糊一致矩阵的模糊层次分析法的排序 总被引:141,自引:5,他引:136
分析基于模糊一致矩阵的模糊层次分析法 (FAHP) ,改正文 [4 ]中存在的两个将会误导决策的错误 ,给出并证明模糊一致矩阵的一些重要性质 ,获得模糊互补判断矩阵下的一个简明排序计算公式 ,完善模糊层次分析法的排序原理。 相似文献
6.
粗糙集理论介绍和研究综述 总被引:134,自引:0,他引:134
介绍粗糙集理论的基本原理,粗糙集理论中的知识表示以及目前粗糙集理论的研究状况。 相似文献
7.
L^∞(G)中的一个闭凸不变集 总被引:120,自引:0,他引:120
裘重宜 《应用泛函分析学报》2000,2(2):155-158
设G是局部紧群,f是G上的右一致连续函数.本文讨论L(G)中一个闭凸不变集的关系式Co{Lxfx∈G}11@11={φ*fφ∈P'(G)}11@11(f∈R∪C(G)).由此式易得出RUC(G)上的左不变平均与拓扑左不变平均的等价关系. 相似文献
8.
9.
10.
A new polynomial-time algorithm for linear programming 总被引:109,自引:0,他引:109
N. Karmarkar 《Combinatorica》1984,4(4):373-395
We present a new polynomial-time algorithm for linear programming. In the worst case, the algorithm requiresO(n
3.5
L) arithmetic operations onO(L) bit numbers, wheren is the number of variables andL is the number of bits in the input. The running-time of this algorithm is better than the ellipsoid algorithm by a factor
ofO(n
2.5). We prove that given a polytopeP and a strictly interior point a εP, there is a projective transformation of the space that mapsP, a toP′, a′ having the following property. The ratio of the radius of the smallest sphere with center a′, containingP′ to the radius of the largest sphere with center a′ contained inP′ isO(n). The algorithm consists of repeated application of such projective transformations each followed by optimization over an
inscribed sphere to create a sequence of points which converges to the optimal solution in polynomial time.
This is a substantially revised version of the paper presented at the Symposium on Theory of Computing, Washington D. C.,
April 1984. 相似文献