✨ feat(tsl-api-reference): add class and framework API lookup
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# 数学函数 / 灰色系统
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## `GM_Icorr(values, target_index)`
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声明:function
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计算数据矩阵中各序列相对于指定参考序列的灰色关联系数
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<!-- tags: 计算 求解 -->
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------------- | ------- | ------------ |
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| `values` | array | 二维数据矩阵 |
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| `target_index` | integer | 参考序列下标 |
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返回:array
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### 示例
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```tsl
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x := array((1, 2, 3), (2, 3, 4));
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return GM_Icorr(x, 1);
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// 输出:array(0.645833333333333,1.0)
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```
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## `GM_AGO(x, method, r)`
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声明:function
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数列生成,r(r>0)次的累加或累减生成新数列 1)累加:, 2)累减
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------- | ------ | --------------------------------- |
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| `x` | array | 数据矩阵,为一维数组类型; |
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| `method` | string | 生成方法(add,sub),为字符串类型; |
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| `r` | any | 次数,为整数类型 |
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返回:array
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## `GM_Corr(x, l)`
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声明:function
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灰色关联度,以l行为参考数列的灰色关联度,返回的是关联度矩阵 ,, 以为参考数列,则关联度计算步骤如下: 1)初值化:; 2)求差数列:, 3)求两级最大和最小:, 4)求关联系数:,为分辨系数,是0到1之间的数 5)求关联度
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| ---- | ----- | -------------------------- |
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| `x` | array | 数据矩阵,为二维数组类型; |
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| `l` | any | 参考序列标号,为整数类型 |
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返回:array
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## `GM_Initial(x, method, un)`
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声明:function
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数据初始化,提供了几种数据变换的方法,有初值化、均值化、最小值化、最大值化、按行区间值化、按列区间值化、归一化、逆化、倒数化和始点零化处理原始的序列 1)初值化: 2)均值化:, 3)最小值化:, 4)最大值化:, 5)按行区间值化: 6)按列区间值化: 7)归一化:, 8)逆化: 9)倒数化: 10)始点零化
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------- | ------ | -------------------------------------------------------------------------- |
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| `x` | array | 数据矩阵,为二维数组类型; |
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| `method` | string | 处理方法(ini,mean,min,max,rrange,crange,norm,inv,rec,zero),为字符串类型; |
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| `un` | array | 归一化单位,为一维数组类型 |
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返回:array
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## `GM_Scorr(x, method)`
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声明:function
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灰色绝对关联度、灰色相对关联度和灰色综合关联度,返回的是关联度矩阵 ,, 1)灰色绝对关联度: 2)灰色相对关联度:先对数列进行初值化,然后求新数列的灰色绝对关联度,即为原数列的灰色相对关联度 3)灰色综合关联度
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------- | ------ | --------------------------------- |
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| `x` | array | 数据矩阵,为二维数组类型; |
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| `method` | string | 方法(abs,ret,com),为字符串类型; |
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返回:array
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Reference in New Issue
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