偏序结合有向拓扑图来理解就非常好理解。

偏序( Partial order )其实质就是序拓扑的求解

决策矩阵中的正向负向指标最为关键。

举两个例子:

考试的时候有下面一个成绩表。

上面科目1、科目2 看成是文化课 跟艺术课的分数 ,两个都是正向指标,即数值越大越牛逼。

然后上面4个人两两比较之间的优劣关系。

上面的矩阵的意思是两两比较的结果。 比如小明跟 小狗比,两者是没有优劣之分的,order不了。

上面是计算结果。

同样是上面的决策矩阵,假定科目2是跑1万米,自然是数值越小越牛逼。也就是一个是正向指标科目2是负向指标。

要四个人的每一项都比别人的厉害。可以得出下面的矩阵

比如小毛跟小红比小毛更牛逼, 所以 小红那一行小毛那一列 填1

计算得到一般性骨架矩阵。

然后作图

最下面一层是最差的,最上面是最牛逼的。

所谓良序,全序跟最后得到的图的形状有关系。比如上面是两条棍子型的。对抗解释结构模型在线计算--AISM​www.huaxuejia.cn

上面是获得关系矩阵后求解的一个过程。http://www.huaxuejia.cn/ism/good_paper/aism.pdf​www.huaxuejia.cn

上面是2020年的一篇论文。

顺便说下,计算机里这玩意翻译的真是渣渣。什么上确界,这些破玩意很难理会。

这里有三个概念 自反性、反对称性和传递性

自反性 这么来理解 A比B牛逼 B一定没有A牛逼 B一定比A弱鸡

反对称性,看关系矩阵 一个矩阵值为1 对称的一定不是1(实际是有可能的,那是两个值相等,成了回路)

传递性: A比B牛逼 B比C牛叉 A肯定比C厉害。

上面其实就是布尔矩阵的运算法则而已。

说来说去就是要理解下面一步决策与实验室方法--对抗解释结构模型联用,DEMATEL--AISM分析方法在线计算详细步骤​www.huaxuejia.cn

上面就是一个经典的运用例子

上偏续关系哈斯图_A={a,b,c}定义在P(A)上的包含关系是一个偏序关系,哈斯图怎么画?...相关推荐

  1. 上偏续关系哈斯图_上的偏序关系哈斯图如下.PPT

    上的偏序关系哈斯图如下 3. 证明R在A上反对称 任取, ?R??R ? --------.. ? x = y 前提 推理过程 结论 4. 证明R在A上传递 任取,, ?R??R ? -------- ...

  2. 离散数学:n元素上的各种关系数目推导

    离散数学:n元素上的各种关系数目 写在开头 关系R的解释 笛卡尔积 n元素集合上有多少个子集?--2n2^n2n 方法一(归纳推理): 方法二(特征向量法): n元素集合上有多少个不同的关系?--2n ...

  3. 图神经网络(二)GCN的性质(3)GCN是一个低通滤波器

    图神经网络(二)GCN的性质(3)GCN是一个低通滤波器  在图的半监督学习任务中,通常会在相应的损失函数里面增加一个正则项,该正则项需要保证相邻节点之间的类别信息趋于一致,一般情况下,我们选用拉普拉 ...

  4. 离散数学偏序关系哈斯图上(下)确界极小(大)值最大(小)值

    离散数学偏序关系哈斯图上(下)确界极小(大)值最大(小)值 关于关系,看了好多感觉这篇好是不错的,主要记着最后一个总结即可. 偏序关系 哈斯图画法 最小元 最大元 极小元 极大元 上界 下界 上确界 ...

  5. ICML2020 | 基于贝叶斯元学习在关系图上进行小样本关系抽取

    今天给大家介绍来自加拿大蒙特利尔大学Mila人工智能研究所唐建教授课题组在ICML2020上发表的一篇关于关系抽取的文章.作者利用全局关系图来研究不同句子之间的新关系,并提出了一种新的贝叶斯元学习方法 ...

  6. 告别CNN?一张图等于16x16个字,计算机视觉也用上Transformer了

    编译 | 凯隐 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型,同时也是语言AI革命的关键技术.在此之前的SOTA模型都是以 ...

  7. 告别 CNN?一张图等于 16x16 个字,计算机视觉也用上 Transformer 了

    编译 | 凯隐 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型,同时也是语言AI革命的关键技术.在此之前的SOTA模型都是以 ...

  8. SLAM导航机器人零基础实战系列:(六)SLAM建图与自主避障导航——1.在机器人上使用传感器...

    SLAM导航机器人零基础实战系列:(六)SLAM建图与自主避障导航--1.在机器人上使用传感器 摘要 通过前面的基础学习,本章进入最为激动的机器人自主导航的学习.在前面的学习铺垫后,终于迎来了最大乐趣 ...

  9. 史上最大实体关系抽取数据集

    史上最大实体关系抽取数据集 | 清华发布 2019-03-23 08:00 本文转载自微信公众号:AI科技评论 AI 科技评论按,在去年的 EMNLP2018 上,由孙茂松教授领导的清华大学自然语言处 ...

  10. R语言使用caretEnsemble包的caretList函数一次性构建多个机器学习模型、使用lattice包的bwplot函数使用箱图对比多个模型在多个指标上的性能差异

    R语言使用caretEnsemble包的caretList函数一次性构建多个机器学习模型.并使用caret包的resamples函数比较在同一数据集上多个机器学习模型的比较结果.使用lattice包的 ...

最新文章

  1. nyoj7——街区最短问题
  2. centos linux 系统上 log4j打印的时间与CST时间差8小时的解决方法
  3. 新成立的Scala中心将重点关注教育和Scala社区
  4. P1056 排座椅(模拟)
  5. LRU算法及Java实现
  6. matlab内置函数fitgeotrans与transformPointsForward解析
  7. 编写第一个 .NET 微服务
  8. mysql 一行转多多行_JS 小工具 MYSQL WHERE IN条件 去掉换行符(列转行)
  9. 跨域技术-jsonp
  10. DNF2020年全新脚本展示第一部分
  11. 工作薄与工作表的区别:
  12. 【python量化】将Informer用于股价预测
  13. 自步学习(Self-paced Learning)
  14. LayerPagerDemo - 双层可拖拽式布局界面
  15. 【C++ 第五章 个人银行账户管理程序案例】
  16. Rational Rose神器 (画图)
  17. matlab构建信道模型channel model, Rayleigh channel (NLoS), Rician channel (LoS)
  18. 本地笔记本连接sqlserver数据库连接失败 证书链是由不受信任的颁发机构颁发的
  19. 线性规划-概念与公式总结
  20. 小爱音箱显示服务器连接不上,小爱音箱为什么连不上网络

热门文章

  1. java课程综合实训报告_Java ME综合实训报告
  2. Odoo owl 学习笔记之13—event_handing
  3. 注意PHP的下一个千年虫:Y2K38
  4. 2019-06-12-pintos 实验1
  5. 【GitHub】GitHub上指定文件夹轻松下载
  6. 七牛云存对象存储及域名设置
  7. hhkb java_为什么知乎上这么多人推荐 HHKB,却不反复强调说该键盘不适合大多数程序员?...
  8. html中加粗文字,span文字加粗_span盒子对象内字体加粗
  9. win10误删文件怎么恢复?
  10. goLang 时间处理