《表1 离散权重值：基于指数权重局部聚合向量特征的轮毂型号识别》

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《基于指数权重局部聚合向量特征的轮毂型号识别》

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但在权重和数据相乘时会出现以下问题:当x取值很接近0的时候权重值g（x）也会很接近0，当权重过小时会抹掉特征向量的前几个数据，这样会造成特征向量的部分数据无效，在度量特征向量相似度时反而会增大误差，所以在取离散g（x）值作权重的时候不能从0开始取值。经过大量实验本文取得的经验值为:从x=0.41开始取值，步长设为0.15，此时效果最佳。表1为按上述x初值和步长取值得到的离散权重g（x）。