加權模式英文解釋翻譯、加權模式的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 weighting pattern

【計】 weighting
【經】 weighting

mode
【計】 pattern; schema

在漢英詞典語境中，"加權模式"對應的英文術語為"weighted mode"，指通過賦予不同數據差異化的權重系數來進行計算的數學方法。該概念廣泛應用于統計學、數據分析和機器學習領域，其核心特征體現在以下三方面：

數學定義加權模式通過權重向量實現數據差異化處理，其基本公式可表示為： $$ y = sum_{i=1}^n w_i x_i $$ 其中$w_i$代表權重系數，$x_i$為原始數據點。這種計算方式相比算術平均更能反映數據真實分布特征，常見于教育評估（如GPA計算）和金融風險評估領域。
工程應用在信號處理領域，加權模式被用于設計數字濾波器，通過調整不同頻段的權重系數實現噪聲抑制。IEEE信號處理協會的工程手冊中，将加權模式視為自適應濾波器的核心算法基礎（來源：IEEE Xplore數字圖書館）。
算法演進最新的機器學習研究顯示，動态加權模式已成為神經網絡優化的關鍵技術。2019年《Nature Machine Intelligence》刊載的研究論文證實，自適應權重分配機制可使模型訓練效率提升27%-34%（來源：Nature期刊官網）。

加權模式是一個多領域概念，主要分為動态系統理論和數據分析兩類核心含義，以下是詳細解釋：

線上性動态系統理論中，加權模式（Weighting Pattern）描述系統輸入與輸出之間的數學關系。具體表現為通過狀态轉移矩陣或矩陣指數計算系統響應。例如：

連續時間系統的加權模式公式為： $$ W(t, tau) = C(tau)Phi(tau, t)B(t) $$ 其中，$Phi(tau, t)$是狀态轉移矩陣，$B(t)$和$C(tau)$分别表示輸入、輸出矩陣。
離散時間系統則通過矩陣指數實現類似關系。

在統計學和數據處理中，加權模式指通過分配權重系數調整不同變量對結果的影響，常見場景包括：

加權計算：例如加權平均數，公式為： $$ bar{x} = frac{sum_{i=1}^n w_i xi}{sum{i=1}^n w_i} $$ 其中$w_i$為權重，$x_i$為數據值（綜合、5内容）。
模型構建：在機器學習中，不同特征被賦予不同權重以優化預測結果。
風險評估：調整各風險因素的權重，使評估更貼近實際。

兩類定義雖應用領域不同，但本質均體現權重分配對結果的關鍵影響。實際應用中需根據場景選擇具體模式。