熵权法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论，通过计算指标数据的熵值和权重，实现客观、科学地确定指标权重，以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。

图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

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BARNESN 非结构化数据的 Barnes 平滑插值Vq = BARNESN（X，V，Xv）返回的平滑插值查询点 Xq 处的 D 维观测值 V(X)。 查询点 Xq 是通过对元胞数组 Xv 中的向量进行网格划分来创建，这些向量定义了每个维度的网格。 使用执行平滑插值巴恩斯客观分析的 Koch 形式 [2]。 粗略地说，（在 2D 中） 网格点 (xq, yq) 处的内插值 (vq) 被确定为数据点 (x, y) 处的值 (v) 的加权和，基于高斯加权函数 exp(-r^2 / s / g^j)，其中 r 是从 (xq, yq) 到 (x, y) 的欧几里德距离，s 是高斯方差， g 是收敛参数。 —— 参考书目： [1] Barnes, Stanley L.“使用加权的中尺度目标地图分析时间序列观察。”（1973） [2] Koch、Steven E.、Mary DesJardins 和

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Merrell, K. W. (1994). Assessment of behavioral, social and emotional problems: Direct and objective methods for use with children and adolescents. New York: Longman, 304 pp., [dollar]49.95 144 Book Reviews all four should be made available as reference volumes for the practicing mental health professional. Although the reader of these books will undoubtedly gain in knowledge of legal issues in the helping professions, it should be cautioned that reading the books alone is not sufficien