归一化技术在增益控制中的应用——基于运算放大器和数字电位器

"该文主要探讨了两种赋权方法的优缺点，并提到了一种将AHP法、专家调查法与误差逆传播神经网络技术相结合的综合分析方法。文章还涉及了原始数据的归一化处理，通过S型传递函数进行非线性递增转换，以确保数据的均衡性和公正性。此外，该文出自《现代综合评价方法与案例精选》一书，该书详细介绍了多种现代评价方法及其在经济管理中的应用。" 在评价过程中，赋权方法的选择至关重要。主观赋权法依赖于专家的经验和判断，虽然能合理排序指标，但可能存在较大的主观性，不同专家可能会得出不同的权重。而客观赋权法则基于实际数据，权重更具客观性，但有时可能与实际情况不符。因此，实践中常需要结合多种赋权方法以提高评价的准确性。 原始数据的归一化是评价过程中的关键步骤，它通过S型传递函数Y_ij = 1 - e^(-M_ij)/(1 + e^(-M_ij))进行，这个函数是非线性的，能确保数据在0到1之间变化。当M_ij接近0时，函数斜率增大，使得较小的数值也能得到足够的重视；而当M_ij趋向无穷大时，函数趋于平缓，避免了大数值对整体评价的过度影响。归一化处理还有助于实现"奖优罚劣"，即数值低于平均值时，其效用为负，体现对较差情况的惩罚。 《现代综合评价方法与案例精选》这本书深入浅出地介绍了层次分析法、模糊综合评判法、数据包络分析法、人工神经网络评价法、灰色综合评价法等，并提供了实际案例。特别是人工神经网络评价法和灰色综合评价法，是首次在同类书籍中系统地呈现。书中还讨论了不同评价方法的集成，为实际应用提供了丰富的理论支持和实践指导，适合于教学和科研工作者参考。