16、评分量表对用户评分行为的影响

评分量表对用户评分行为的影响

1. 评分量表的偏差因素

评分量表可能会受到多种因素的影响而产生偏差,这些因素包括:
1. 类别标签 :可以是文字或数字。
2. 回答选项对问题解释的影响 :不同的选项可能导致用户对问题有不同的理解。
3. 强制选择 :例如没有中立点,这会迫使真正中立的用户做出选择,从而导致评分的扭曲,其极性与内容相关。
4. 正负回答数量的不平衡 :如果正负回答的数量差异较大,可能会影响用户的评分。
5. 回答顺序 :有证据表明存在对量表左侧的偏差。
6. 粒度 :即量表的位置数量,可粗可细。

此外,数字类别标签也可能产生影响。当量表的负面评价一侧用负数而非正数标记时(例如 -4 而非 1),会被认为更负面,这会导致使用带有负数字标签的量表时,出现更多积极评价和更高的平均评分。

2. 定义评分量表的通用方法

我们首先定义三个基础概念:评分量表、评分量表个性和用户评分。
- 评分量表 :是一种复杂的工具,具有以下特征:
- 粒度 :量表的位置数量,如 3 点量表(粗粒度)或 10 点量表(细粒度)。
- 编号 :与量表每个位置相关联的数字,不同的 3 点量表可能编号为 0,1,2;1,2,3;或 -1,0,1。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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