精度评定的权函数式和fi系数是什么

Question

如题所述

Answer 1

权函数式是一种用来衡量精度的方法，它可以用来衡量一个系统的精度。权函数式的形式为：

F(x) = a1*x^2 + a2*x + a3

其中，a1、a2和a3是精度评定的fi系数，它们可以用来衡量系统的精度。

计算fi系数的方法是：首先，需要计算出系统的实际精度，然后将实际精度与理想精度进行比较，最后根据实际精度和理想精度的差异，计算出fi系数。

fi系数的计算过程可以分为三个步骤：

1.计算实际精度：首先，需要计算出系统的实际精度，这可以通过实验测量或者模拟计算来完成。

2.计算理想精度：然后，需要计算出理想精度，这可以通过理论计算或者实验测量来完成。

3.计算fi系数：最后，根据实际精度和理想精度的差异，计算出fi系数。

因此，权函数式和fi系数是用来衡量精度的方法，它们可以用来衡量一个系统的精度。计算fi系数的方法是：首先，需要计算出系统的实际精度，然后将实际精度与理想精度进行比较，最后根据实际精度和理想精度的差异，计算出fi系数。

Answer 2

精度评定中，通常会使用带权的均方根误差（weighted root mean square error, WRMSE）来综合评估预测模型的精度表现。其中，权函数式（weighting function）通常用于调整不同样本数据对总体评价的影响，并使得较为重要的数据在评价中得到更大的权重，而较不重要的数据则得到较小的权重。

fi系数是一种常见的权函数式，在精度评定中广泛使用。它的计算公式为：

fi(x) = (1 - x / t) ^ 2

其中，x是某个样本数据在总体数据中所占百分比，t是一个阈值参数，可以用于调节样本数据对评价结果的影响力大小。当某个样本数据占比越大时，它所对应的fi值就越接近1，这意味着它在WRMSE评价中所占的权重也越大；反之，如果该样本数据占比较小，则它的fi值会趋近于0，表示其对WRMSE评价的影响较小。

Answer 3

精度评定的权函数式是基于数据误差和观测方差的误差加权平均模型，其中权重（系数）是根据各项观测数据质量和对目标结果影响程度来确定的。在权函数式中，较差的数据或高误差项的权重较小，而较好的数据或低误差项的权重较大，以保证计算结果的准确性和可靠性。同时，权函数式也要考虑到各因素间的相关性和重要性，以避免忽略或过度强调某些观测数据。

Answer 4

评定精度的指标: 中误差、相对误差、极限误差和容许误差 一、中误差 中误差——标准差: 是理论上的误差。第一步:在视窗中打开原始图像 在Viewer中打开分类前的原始图像,以便进行精度评估。第二步:启动精度评估对话框 ERDAS图标面板菜单条:Main→Image Classification→Classification 或ERDAS图标面板工具条:点击Classifier图标→Classification菜单 →选择Accuracy Assessment菜单项 →打开Accuracy