matlab综合评价赋权

根据引用和引用中的论文笔记和MATLAB代码，可以看出MATLAB综合评价赋权方法是基于熵权-模糊综合评价法的。具体步骤如下：
1. 将评价指标的原始数据进行归一化处理，计算归一化后的矩阵Y。
2. 计算lnYij，即对归一化矩阵Y中的每个元素取对数。
3. 计算每个指标的熵值Hj，通过对Y和lnYij的相乘和求和得到。
4. 计算每个指标的权重weights，根据公式(1-ej)/(总指标数-sum(ej))计算。
5. 得到最终的权重向量，即MATLAB综合评价赋权结果。

可以看出，MATLAB综合评价赋权是通过熵权法和模糊综合评价法相结合的方法，其中熵权法用于计算评价指标的权重值，而模糊综合评价法用于综合分析得到项目的风险评价等级。

因此，MATLAB综合评价赋权方法既考虑了专家打分的权重计算，又考虑了归一化处理和熵值的计算，以及模糊综合评价法的使用，能够较全面地进行综合评价赋权。

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critic赋权matlab

Critic赋权Matlab是一个用于进行数据分析、建模和仿真的强大工具。它具有丰富的功能，可以应用于各个领域，包括工程、科学、金融等。Critic赋权Matlab提供了丰富的工具箱，包括统计分析、信号处理、图像处理、优化算法等，能够满足不同领域的需求。

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matlab赋权无向图

可以使用MATLAB中的graph函数创建赋权无向图，具体步骤如下：

1. 创建一个n*n的邻接矩阵A，其中n为节点数，A(i,j)表示节点i和节点j之间是否有边，如果有则为1，否则为0。
2. 创建一个n*n的权重矩阵W，其中W(i,j)表示节点i和节点j之间的边的权重。
3. 使用graph函数创建赋权无向图：G = graph(A,'upper','OmitSelfLoops')，其中'upper'表示邻接矩阵是上三角矩阵，'OmitSelfLoops'表示忽略自环。

例如，创建一个4个节点的赋权无向图，其中节点1和节点2之间的边权重为3，节点2和节点3之间的边权重为5，节点3和节点4之间的边权重为2，可以使用以下代码：

A = [0 1 0 0; 1 0 1 0; 0 1 0 1; 0 0 1 0];
W = [0 3 0 0; 3 0 5 0; 0 5 0 2; 0 0 2 0];
G = graph(A,'upper','OmitSelfLoops');
G.Edges.Weight = W;