归纳权值英文解释翻译、归纳权值的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 induction weight

conclude; induce; sum up
【计】 inductionmotor
【经】 absorption

authority; power; right; tentatively
【化】 weight

cost; value; happen to; on duty
【医】 number; titer; titre; value

在电子工程与机器学习领域，"归纳权值"（inductive weights）指通过归纳推理方法确定的神经网络参数集合，主要用于建立输入特征与输出结果之间的动态映射关系。其核心功能体现在特征重要性的量化表征和模型泛化能力的控制机制两个方面。

该概念在以下三类场景具有特殊应用价值：

自适应滤波系统：在噪声消除算法中，权值矩阵通过递归最小二乘法实现实时更新，形成动态反馈环路（来源：IEEE Transactions on Signal Processing）
模式识别网络：卷积神经网络的滤波器权值通过反向传播算法归纳得出，构成图像特征的空间分布表征（来源：MIT Press出版的《Deep Learning》）
认知计算模型：受脑神经科学启发的脉冲神经网络，采用赫布学习规则实现权值调整，模拟生物神经突触的可塑性（来源：Nature Neuroscience期刊）

与演绎推理权值不同，归纳权值的确定依赖经验数据的统计规律而非先验理论框架。这种特性使其在非确定性系统建模中展现出独特优势，但同时也带来过拟合风险，需要通过正则化技术进行约束。当前研究热点集中在量子计算环境下的权值演化算法优化，相关进展可参考arXiv预印本平台的最新量子机器学习论文。

权值的概念在不同领域中有不同内涵，以下是基于多领域视角的归纳解释：

加权计算核心
权值指加权平均数中各元素的频数或重要性系数。例如计算学生成绩时，期末考试权值为0.6，平时成绩权值为0.4，反映不同考核的重要性差异。
位权概念
在进制系统中，位权表示某数位的单位量值。例如十进制第3位的位权为： $$ 10^{3-1} = 100 $$ 二进制第2位的位权则为： $$ 2^{2-1} = 2 $$ （来源：）

权值的本质是量化指标的重要性或代价，其具体含义需结合应用场景：

如需了解特定领域更详细的计算方法，可参考相关专业文献或权威教材。