權向量

權向量又稱為權重向量。權向量ωm中的權係數ωi的大小代表相應目標fi在多目標最最佳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。

圖各種權向量最佳化算法的誤碼率 Fig.1 BER comparison of different algorithms 用戶數不同時的誤碼率 Fig.2 BER comparison of different number of users。

基本介紹

• 中文名：權向量
• 外文名：weight vector
• 又稱：權重向量
• 套用：3分類器設計

定義

權向量，是帶了權值的向量，比如我們要修一段電纜，是從北京到上海，那這個向量就是從北京到上海，而電纜的造價或者電纜的長度就是一個權值，和數學上學的向量的長度差不多。

u_n評走後可得一評價的模糊矩陣由於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。

如果該矩陣是一致陣,則套用對應於特徵根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”。

性質

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.在套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。ωm)稱為權向量.權係數ωi的大小代表相應目標fi在多目標最最佳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。

線性判別函式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。

套用

3分類器設計根據上面分析,本研究的分割是二類問題,假設判別函式為線性,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。

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 ，如果該矩陣是一致陣，則套用對應於特徵根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” 。