權向量

向量是有方向的量，權向量是帶了權值的向量。

模糊矩陣由於U中被考核的內容輕重不可能一樣也就是對每個被評判的內容根據要求不同而有強有弱我們可以由模糊向量A稱為權向量 2、ωm)稱為權向量。權係數ωi的大小代表相應目標fi在多目標最優化問題中的重要程度,ωi越大表示fi在問題中越重要，反之，越小的ωi表示fi越不重要 3、如果該矩陣是一致陣，則應用對應於特徵根n的、歸一化特徵向量表示各組成子系統失效率的相對高低程度，可稱為“權向量” 4、ωN}T,並滿足∑Ni=1ωi=1,ω稱為權向量，它表示了U1,U2,.,UN在Z中占的比重。在應用層次分析法確定權重分配時，影響因素Ui、Uj對同一目標的影響之比Cij的取值至關重要 5、1.線性判別函數的基本概念一般表達式:g(x)=wTx+w0式中x是d維特徵向量，又稱樣本向量,w稱為權向量，分別表示為:x=x1x2?xd　w=w1w2?wdw0是個常數, 6、3分類器設計根據上面分析，本研究的分割是二類問題，假設判別函數為線性，則其一般表達式為:g(x)=wTx+w0式中:x是三維特徵向量,w稱為權向量，分別表示為:x=[RGB]T, 圖1各種權向量優化演演算法的誤碼率 Fig.1 BER comparison of different algorithms 圖2用戶數不同時的誤碼率 Fig.2 BER comparison of different number of users 研究 "權向量" 相關問題的主要學者 吳瑛 李德清李洪興 王峰 郭業才 李洪升 孔祥玉 魏瑞軒 韓崇昭 陳守煜