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1)  tree search algorithm
树型搜索
2)  search tree
搜索树
1.
Incremental rule-extraction algorithm based on variable precision rough set and search tree;
基于变精度粗集和搜索树的增量规则获取算法
2.
A Routing Lookup Algorithm Based on Fast Search Trees;
基于快速搜索树的路由查表算法
3.
The proposed algorithm raises the efficiency of ergodic search trees and speeds up pruning.
提出的高效算法提高了遍历搜索树的效率,加快剪枝,并通过实验验证了该算法的性能。
3)  tree-search
树形搜索
1.
For conventional Gaussian approximation(GA) detection,tree-search method is used and only part of transmit symbol combinations contributing significantly to posterior probabilities are retained,having a complexity linear with retained branches number.
MIMO系统高斯逼近算法通过采用树形搜索的办法,对符号后验概率影响大的符号序列加以保留,其算法复杂度与保留符号序列数目成线性,且与调制阶数成指数关系。
4)  tree search
树搜索
1.
The Ant-Q algorithm can effectively implement this kind of tree search,and then the optimal solution of the rectangular part optimal layout will be obtained.
使用Ant-Q算法能够有效实现这种树搜索,从而求得矩形件优化排料问题的优化解。
2.
To implement this kind of tree search using ant colony system algorithm, a number of artifical ants are distributed on the root of the AND/OR tree and communicate with one another through the phenomenon trails.
用蚁群算法实现这种树搜索,是把一定数量的蚂蚁分布在与或树的根节点,蚂蚁间通过使用信息素相互交流,完成从与或树到二叉树的选择,从而得到矩形件优化排料问题的优化解。
3.
To im-plement this kind of tree search using ant colony system algorithm,a number of artificial ants are distributed on the root of the AND/OR tree and communicate with one another through the pheromone trails which are a form of the long-term memory guiding the futu.
用ACS算法实现这种树搜索,是把一定数量的人工蚂蚁分布在与或树的根节点,人工蚂蚁间通过使用信息素相互交流,完成从与或树到二叉树的选择,从而得到矩形件优化排料问题的优化解。
5)  searching tree
搜索树
1.
An algorithm on solving 24-point game based on AI searching tree is constructed in this paper.
使用人工智能中搜索树的方法构造了一种利用计算机求解24点游戏解的算法。
2.
Shortest Path Search is one of core technologies of game based on directx,this paper analyzes the common search method:breadth_first,depth_first and heuristic_Search,finally presents the a Star algorithm using searching tree to realize a shortest path finder in big size map with complicated obstacle.
最短路径搜索是directx游戏的一项核心技术,文章分析了常用的搜索算法:宽度优先,深度优先和启发式搜索,最后剖析采用搜索树的A*算法来实现大地图与复杂地形的最短路径搜索。
3.
First, the selection principle for the fuzzy wodel s number of input variables is analyzed by making use of the searching tree.
首先 ,采用搜索树对模型输入变量的选取原则进行了分析 ;然后 ,分别采用聚类分割法与平均分割法对模糊模型结构辨识方面的各自特点进行了比较 。
6)  treeˉsearch method
树搜索法
1.
According to the characteristics of the distribution network,this paper applies simultaneously the neighboring matrix method and treeˉsearch method to the topology analysis.
根据配电网络的特点 ,将邻接矩阵法和树搜索法同时应用于配电网络的拓扑分析 ,并对两种算法分别进行了改进。
补充资料:柳枝的修剪管理对其树型美和其出圃的作用
    垂柳是我国重要的绿化树种之一,深受人们喜爱。尤其是青皮垂柳雄株的选育成功,更加巩固了它在高标准绿化中的地位。它以主干明显、通直、树型美观、枝条柔软、垂度大、不飞絮等特点而著称,不但在植树造林方面用途很大,而且在绿化方面的作用也很显著,越来越多地被广大绿化工作者所认识,广泛应用于城乡园林绿化中。垂柳苗木销路一直很好,并有供不应求之趋势,现有的育苗生产能力和水平已满足不了社会生产、人们生活和城乡园林绿化的需要。为了缓解这一供求矛盾,林业工作者采取了增加施肥量、加强灌水、中耕除草管理、使用生根剂等一系列措施,虽然取得了—些效果,解决了一部分问题,但效果不明显,苗木成品率低、出圃率也只有50%。有不少苗木占用圃地时间长达5年以上,最后成了废苗,当了烧柴,非常可惜。
    针对这一情况和存在的问题,我们在育苗生产中不断地探索和研究,想找出一个适合生产需要并能够提高育苗质量和苗木成品率的最佳办法。在生产中我们发现修枝的方法和时间对苗木的干型、苗木质量、苗木成品率影响很大。1996年我们开始了对修枝时间和方法的探索和试验调查。在锄草中耕、施肥等相同条件下采取了以下几种办法,一是栽植苗根;二是截根平茬;三是栽植苗木按不同的时期、不同的修剪次数选择了9种方法进行试验调查。其具体的方法步骤和试验效果如下:(1)栽植苗根,及时进行抹芽修剪管理,留一条直立、壮实的枝条做培养苗,其余枝和芽全部抹掉,保证苗木的营养供应;然后进行二次抹芽修剪管理,确保留苗生长良好,主干通直、明显;第三年冬春季进行一次强度修剪,修剪时要从下向上,刀剪要紧贴树干,刀口要平滑,不留茬、不伤皮,确保苗木主干明显、通直、树皮光滑、不留死节,其它中耕除草、施肥正常进行管理。这种方法效果非常好,苗木当年抽条生长快、长势好,当年抽条达2米以上,比栽苗生长高0.5—0.7米,且苗木成品率高,成苗成品出圃率可达95%,苗木出圃时间短,3—4年苗木胸径可达4厘米以上,达到绿化标准,可以出圃。(2)栽苗平茬,具体方法同(1),其效果也非常好,但较费工。(3)栽苗不修剪,只进行除草中耕、施肥管理,任其生长。此种方法效果极差,出圃时间长,需6年以上,成品出圃率低,只有40%。(4)栽植苗木,第—年进行一次修剪,将干梢及时剪掉,留直立枝条进行换头,后期及时进行抹芽。第二年春、夏季和第三年春、夏季分别进行二次修剪,修剪要按规定标准进行,确保其质量,其余进行正常管理,4年胸径达3厘米,成品出圃率75%,比较费工。(5)栽植苗木,第一年同(4),第二、三年不修剪,4年胸径3厘米,成品率60%。(6)栽植苗木,第一年同(4),第二年不修剪,第三年修剪一次,4年胸径达3.5厘米,成苗成品率84%。(7)栽植苗木,第一年同(4),第二年修剪一次,第三年不修剪。4年胸径3.5厘米,成品率80%以上。(8)栽植苗木,第一年同(4),第二年冬、春季修剪一次,第三年不修剪,4年胸径3.5厘米以上,成品出圃率83%以上。(9)栽植苗木,第二年冬、春季进行一次修剪,后期及时进行抹芽,第三年只进行抹芽,4年胸径3.5厘米以上,成苗成品出圃率达到85%以上。
    通过几年的试验观察,我们认为修枝的方法、时间、次数对垂柳苗木的质量、成品率、成苗率影响极大。不修枝树型差,成品率极低;修枝次数少对苗木成苗作用不大;修枝过于频繁,树木枝叶茂盛,抽枝多、树冠大、树木弯曲、耷拉头,也影响苗木成品,致使树型不美,出圃率低。
    ——摘自《黑龙江林业》2000.11
    
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参考词条