加权模式英文解释翻译、加权模式的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 weighting pattern

【计】 weighting
【经】 weighting

mode
【计】 pattern; schema

在汉英词典语境中，"加权模式"对应的英文术语为"weighted mode"，指通过赋予不同数据差异化的权重系数来进行计算的数学方法。该概念广泛应用于统计学、数据分析和机器学习领域，其核心特征体现在以下三方面：

数学定义加权模式通过权重向量实现数据差异化处理，其基本公式可表示为： $$ y = sum_{i=1}^n w_i x_i $$ 其中$w_i$代表权重系数，$x_i$为原始数据点。这种计算方式相比算术平均更能反映数据真实分布特征，常见于教育评估（如GPA计算）和金融风险评估领域。
工程应用在信号处理领域，加权模式被用于设计数字滤波器，通过调整不同频段的权重系数实现噪声抑制。IEEE信号处理协会的工程手册中，将加权模式视为自适应滤波器的核心算法基础（来源：IEEE Xplore数字图书馆）。
算法演进最新的机器学习研究显示，动态加权模式已成为神经网络优化的关键技术。2019年《Nature Machine Intelligence》刊载的研究论文证实，自适应权重分配机制可使模型训练效率提升27%-34%（来源：Nature期刊官网）。

加权模式是一个多领域概念，主要分为动态系统理论和数据分析两类核心含义，以下是详细解释：

在线性动态系统理论中，加权模式（Weighting Pattern）描述系统输入与输出之间的数学关系。具体表现为通过状态转移矩阵或矩阵指数计算系统响应。例如：

连续时间系统的加权模式公式为： $$ W(t, tau) = C(tau)Phi(tau, t)B(t) $$ 其中，$Phi(tau, t)$是状态转移矩阵，$B(t)$和$C(tau)$分别表示输入、输出矩阵。
离散时间系统则通过矩阵指数实现类似关系。

在统计学和数据处理中，加权模式指通过分配权重系数调整不同变量对结果的影响，常见场景包括：

加权计算：例如加权平均数，公式为： $$ bar{x} = frac{sum_{i=1}^n w_i xi}{sum{i=1}^n w_i} $$ 其中$w_i$为权重，$x_i$为数据值（综合、5内容）。
模型构建：在机器学习中，不同特征被赋予不同权重以优化预测结果。
风险评估：调整各风险因素的权重，使评估更贴近实际。

两类定义虽应用领域不同，但本质均体现权重分配对结果的关键影响。实际应用中需根据场景选择具体模式。