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毕业论文数据熵值法

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毕业论文数据熵值法

不够。根据查询百度学术网得知,熵值法是一种客观赋权方法,它通过计算指标的信息熵,根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重,相对变化程度大的指标具有较大的权重,此方法现广泛应用在统计学等各个领域,具有较强的研究价值.但随着社会的发展,科学的进步及我们研究问题的复杂性越来越高,传统的熵值法已经不能完全满足研究的需要,这样就有必要对它进行一定的改进。熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大,对该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。熵值是一种在封闭的热力体系中不能做功的一定数量的热能的计量单位。熵值法则是一种根据指标反映信息可靠程度来确定权重的方法。

(1)方法原理及适用场景

熵值法属于一种客观赋值法,其利用数据携带的信息量大小计算权重,得到较为客观的指标权重。熵值是不确定性的一种度量,熵越小,数据携带的信息量越大,权重越大;相反熵越大,信息量越小,权重越小。

适用场景:熵值法广泛应用于各个领域,对于普通问卷数据(截面数据)或面板数据均可计算。在实际研究中,通常情况下是与其他权重计算方法配合使用,如先进行因子或主成分分析得到因子或主成分的权重,即得到高维度的权重,然后再使用熵值法进行计算,想得到具体各项的权重。

(2)操作步骤

使用SPSSAU【综合评价- 熵值法】。

使用熵值法计算权重时,需将数据整理为以下格式:

1个指标占用1列数据。下图中样本编号只是个编号无实际意义,用于标识下样本的ID号,一般是比如年份一类的数据信息,分析时并不需要使用。

(3)注意事项

熵值法的计算公式上会有取对数,因此如果小于等于0的数字取对数,则会出现null值。此种情况共有两种办法。

熵权法毕业论文答辩ppt

1、首先去像素网选择一套合适的毕业论文答辩ppt模板,PPT封面应该有:毕设题目、答辩人、指导教师以及答辩日期2、其次,需要有一个目录页来清楚的阐述本次答辩的主要内容有哪些;3、接下来,就到了答辩的主要内容了,第一块应该介绍课题的研究背景与意义;4、之后,是对于研究内容的理论基础做一个介绍,这版一部分简略清晰即可;5、重头戏自然是自己的研究内容,这一部分最好可以让不太了解相关方面的老师们也能听出个大概,知道到底都做出了哪些工作,研究成果有哪些,研究成果究竟怎么样;6、最后,是对工作的一个总结和展望。7、结束要感谢一下各位老师的指导与支持。

模板背景千万不要太花哨 因为是学术论文字数尽可能少一些,自己准备演讲稿展开PPT不是最主要的 弄熟论文才是王道模板题目 答辩人 指导老师论文结构(目录)是否有创新之处论文研究 目的 方法 过程挑重点说出本论文的闪光点(切忌不要放太多,要熟悉内容,否则......)结论 感谢可行性研究类文章 最好字数少一些 配合图表 以及具体实例。最最重要的是熟悉论文 这是最根本的。还有一点是PPT是论文的缩影,重点突出自己会的,到时候就会的多讲点,要是有演示程序什么的就弄到最后边,讲完PPT就跑跑程序。答辩的老师不会细看所有论文的,主要就是听你的PPT,所以一定要扬长避短,还有,最好要突出你论文较新的东西,就算是讲和别人相似的题目有相同的地方也绝不说自己和谁的比较像,最后就是只要是你写在PPT上的就一定弄懂了,PPT前边的会比后边的更受答辩老师关注。我刚参加完答辩 以上是我的建议

论文答辩ppt就是你毕业论文的浓缩,拿理工类的来说,比如软件设计类的要有概述、系统需求分析、系统功能设计、系统功能实现、总结,至于详细内容,就是你论文里边纲领性的内容,提到即可,不可详述。

PPT如何制作答辩一?这个视频告诉你怎么操作,让你轻松上手。

毕业论文数值模拟数据造假

后果如下:

一、学术数据伪造:

1、在造假的基础上得出的研究数据,无论有多合理多缜密,都免不了被发现的命运。几率多大,看运气了。

2、这种级别的学术不端是非常难以察觉的,就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关,外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始,这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。

3、学术造假非常容易被发现,因为现在的查重软件是非常多的,很容易就可以收集到重复的信息,像学术方面的论文只要重复率超过一定比例,就可以认定为学术造假,所以大家千万不要干这种事情,否则就是身败名裂。

二、毕业论文的基本教学要求:

1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识,培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。

2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风,严肃认真的科学态度。培养学生进行社会调查研究,文献资料收集,阅读和整理使用,提出论点,综合论证,总结写作等基本技能。

本科生毕业论文数据造假会撤销学位证书或者不予发放学位证书,从处理决定之日起3年内,各学位授予单位不得再接受其学位申请。

2022年3月15日,教育部就学位法草案公开征求意见。草案规定,已经获得学位者,在获得该学位过程中有下列情形之一的,由学位授予单位撤销学位,收回或者宣布学位证书无效:

学位论文或者实践成果存在严重剽窃、伪造、抄袭、数据造假等学术不端行为的,质量不符合标准的;以冒名顶替、徇私舞弊等非法手段取得入学资格或者毕业证书的;在学习期间存在不应当授予学位的其他违法违规行为的。

如果被发现论文造假,会有很严重的后果,甚至需要承担法律代价,要被判处有期徒刑,还要被处罚,影响个人声誉、污点伴随一生。

论文查重弄虚作假有哪些危害:

1、破坏环境良好的学术研究气氛。目前学术界都非常关注论文的学术不端行为,其学术不端行为将导致一种不健康的学术气氛,而且在当今社会生活中也会产生相关的学术知识。而且,学术论文的虚假写作风气也会自然地影响社会生活,给社会风气带来不良影响。

2、论文造假不利于我国学术界的健康教育发展。论文的造假会造成社会风气,影响很多人对论文写作的认真态度,也会导致学术不稳定,可能导致各种虚假现象,严重影响学术界的健康发展。所以我们每个人写论文都要进行认真,提高自己原创性,杜绝虚假的学术不端问题行为。

3、影响科学文化的进步。论文造假情况过于严重,将会制约阻碍科学文化的发展,影响科学文化的提升。

毕业论文数值实验数据哪里找

论文数据查找方法如下:

第一、通过实验的方法:

化学、物理、医学等专业的论文,需要通过实验来获取自己的数据,因为只有通过实验的方式才能获得与自己论文一致的数据。

第二、通过调查的方式:

同学们也可以通过到实地进行调研、考察等方式来获取自己所需要的一些数据。

第三、互联网查询:

通过国家数据网络和国家统计网络搜索数据。国家数据网络包含了大量的数据,这一些数据包括年度、季度、月度等实时数据。

第四、进行问卷调查:

很多大学毕业生在写毕业论文的时候,很多研究数据都来自于我们的生活调查,所以我们也可以参考问卷调查。把问卷放到网上之后,用户填写完之后就可以收集整理问卷,然后我们就可以得到我们需要的数据。

有很多人会问,一定要是准确的数据吗,答案是必须是准确的数据的。否则就涉及学术造假了。涉及学术造假这个问题就比较严重了,所以同学们也不要抱着侥幸的心理去捏造数据,这也是很容易就会被拆穿的。在我们论文完成之际,导师也会查阅你的论文,数据这一块肯定是会看的。

1、中国数据网

中国数据网就是进入“中华人民共和国国家统计局”官网找数据,接着可以在“数据查询”里点相关数据查询,有年度、季度、月度数据,也有普查、国际和部门数据,里面还有细分指标数据查询。

如年度数据指标有国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格指数、工农业、社会服务、固定资产投资和房地产等,可以搜索最近5年、10年、20年的数据资料。

2、中国产业信息网

中国产业信息网主要是专注于本产业的实时信息共享,以及数据分析查询。中国产业信息网主要是由相关产业的专家及资深从业人员发布产业数据和相关信息。

3、优易数据

优易数据由国家信息中心发起,拥有国家级信息资源的数据平台,是国内领先的数据交易平台。平台有B2B、B2C两种交易模式,包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。

4、国家统计局

除了数据外,最大特点是网站还设有“数据解读”模块,可以看到专家学者对特定数据的分析解读,帮助快速理解数据背后反映的现实问题,推荐拿到数据不知从何入手的同学使用学习。

5、中国统计信息网

汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息,包括统计年鉴、统计公报、阶段发展数据、统计分析、经济新闻等。

微分数值解法毕业论文

■ 有些微分方程求不出函数解(解析解),只能求数值解,MMA软件的函数命令 tt=NDSolve[微分方程],然后 ▲赋值ⅹ=2,求出 y=? ▲赋值 x=3,求出 y=? ··· 赋值ⅹ=n,求出 y=?,这些就是微分方程的数值解。虽然解不出未知函数y(ⅹ)表达式,但MMA可画出它的函数图像,很复杂的图像都能画出来。也碰到过特例,从(ⅹ0)向左图像就没了,对y(x)赋值后发现,x≤xo时,函数值y(ⅹ)变成复数了,包括( 1、ⅰ )二个维度,MMA当然无法画图了。多数工程技术出现的微分方程组,总求不出函数解析式,所以数值解的意义和作用不言而喻。■ 从数值分析来看,偏微分方程及微分方程数值解常用二种方法。① 差分法~原理是用《差商》替代微商(导数)。②有限元法~原理是泛函变分法。将微分方程边值问题→泛函求极值问题→线性代数方程求解。MMA求解数值解时在各种方法中选择最优法。

数值分析第七章常微分方程初值问题的数值解法读书报告应该包含以下内容:1、引言:简要介绍什么是常微分方程初值问题,它在什么领域中的应用以及数值解法的重要性。2、常微分方程的数值解法:介绍7章中涉及的不同数值解法,如欧拉法、龙格-库塔法等,并解释它们是如何工作的以及它们的优缺点。3、数值解法的误差分析:解释误差及误差来源, 如截断误差、舍入误差等,并提供如何减少误差的方法。4、例题分析:给出几个简单的例子,介绍如何使用不同数值解法来求解常微分方程初值问题。详细讨论每个数值解法的优缺点,并比较它们的精度和稳定性。5、结论和建议: 总结数值分析第七章讨论的常微分方程初值问题数值解法,指出每种方法的优缺点,并给出适用于不同应用场景下的建议。6、参考文献 :列出用于研究数值分析第七章常微分方程初值问题的数值解法的参考文献。

要:常微分方程作为微分方程的基本类型之一,在自然界与工程界有很广泛的应用。很多问题的数学表述都可以归结为常微分方程的定解问题,实际生活中很多问题的数学模型都是微分方程。但在许多情况下,首先找到问题的解析解,然后再进行相关的计算往往非常困难,有时甚至是行不通的,基于此理由,我们可以避免求解析解而直接求相应的数值解。本论文就是对目前已有的常微分方程的数值方法进行研究,并大胆地提出一种新的数值方法——欧拉-牛顿法。 关键词:常微分方程 解析解 数值解 研究 新的数值方法 欧拉-牛顿法 0 引言 在生产实践和科学研究过程中,我们经常会遇到求解常微分方程的定解问题,虽然我们已经知道不少类型的常微分方程的解法。但工程技术人员在工程和科学研究中所关心的往往只是常微分方程的近似数值解,而非从事数学研究的技术人员所注重的“过程”。采用常规的人工推导、求解无疑是效率非常低下的,而且工程上的常微分方程往往结构非常复杂,要给出一般方程解的表达式也是非常困难的。实际上到目前为止,我们只能对有限的几种特殊类型的方程求精确解,这远不能满足工程需要,对那些不能用初等函数来表达的方程就只能去求其近似的数值解,而且这样还可以借助于运算速度快的计算机来进行辅助求解,大大提高求解的速度和精度。我们考虑一阶常微分方程初值问题在区间[a,b]上的解,其中f(x,y)为x,y的已知函数,y0为给定的初始值,将上述问题的精确解记为y(x)。数值方法的基本思想是:在解的存在区间上取n+1个节点,这里差hi=xi+1-xi,i=0,1,…,n称为由xi到xi+1的步长。这些hi可以不相等,但一般取成相等的,这时,在这些节点上采用离散化方法,(通常用数值积分、微分,泰勒展开等)将上述初值问题化成关于离散变量的相应问题。把这个相应问题的解yn作为y(xn)的近似值。这样求得的yn就是上述初值问题在节点xn上的数值解。一般说来,不同的离散化导致不同的方法。本文在对目前已有的常微分方程的数值方法进行深入研究的基础上,对改进的欧拉方法进行再次改进并提出一种新的数值方法(本文命名为欧拉-牛顿法),并能够以具体实例来验证方法的有效性和实用性。 1 欧拉—牛顿法 改进的欧拉方法的公式是 先研究求的近似值,其中是步长。对于递推格式 由此所确定的可以看成是下面关于的(非线性)函数 在y=yk-1附近的零点。虽然上面(2)式定义的F(y)还与k以及xk-1,xk,yk-1有关,但这个问题还可以在求数值解时予以考虑,对于理论分析来说则无需顾及。如果我们直接利用牛顿法求F(y)在y=yk-1附近的零点,当然可以利用yk-1作为z的初值z0,利用 由于zi-1到zi的区间很小,所以在每一个小区间内设已知方程F(z)=0有近似根zi-1,将函数F(z)在点zi-1展开,有 于是方程F(z)=0可近似地表示为: 这是个线性方程,记其根为zi,则有 从而得到欧拉—牛顿法的递推格式为: f(x,y)关于y的偏导数的绝对值通常特别大,由此可以得出 的值也特别大,再加之初始解yk-1已经很靠近F(y)的零点,所以采用牛顿法求F(y)在y=yk-1附近的零点实现了问题与方法之间的完美结合。事实上,在一般情况下利用(4)式迭代一次即可得到满意的结果。考虑到f(x,y)的凸凹性可能会对迭代格式(4)产生一定的影响,所以保险起见,也可以利用(4)式迭代两次,至少可以增强算法的稳定性。 例1.求解下述初值问题 上面(5)式的理论解为 表中符号说明:X[k]是x的值;Y[k]是对应每一个x的y精确值(理论值);YX[k]是利用欧拉-牛顿法计算出的y近似值;E[k]是y精确值和近似值之间的误差。利用欧拉—牛顿法求解的计算结果的精度至少达到了小数点后13位,甚至有的达到了小数点后15位,表1中y精确值和计算值之间的误差E[k]的值非常的小,几乎达到了零值,即用欧拉—牛顿法得到的结果几乎达到了人们所企盼的结果,它很明显地优越于改进的欧拉方法,所以实例证明欧拉—牛顿法还是值得推广的。 2 总结 对于求一般的常微分方程初值问题的数值解来说,已经有很多的方法。在实际应用中,我们当然希望能够结合具体问题的特点,充分利用不同方法的差异,选择一种更为合适的方法,力争得到尽可能好的结果。对于求解实际问题来说,我们通常并不能立即得出所得到的结果到底有几位有效数字。虽然可以通过理论分析来估计误差,但这样做一是劳神费力,二是所得到的结果也未必靠的住,这中间不确定的因素太多。在现代计算机条件下,采用基于试验的方法一般比理论分析的结果更为直观,更为具体。在这个基础上再辅之以理论分析,结论当然更可靠一些。求解一阶常微分方程的新的数值求解方法(欧拉—牛顿法)是改进的欧拉方法和牛顿法的完美结合,从而为求解一阶常微分方程的数值解提供了方便,并且结果的精度也比较高。

有个未知数u怎么用数值来做啊

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