1) boundary identification
边界识别
1.
Focusing on the default that in the clustering algorithm based on density the objects are processed from high-density area to low-density area,thereby,the objects with low density can not be identified,a novel clustering algorithm based on boundary identification is proposed through discussing the boundary identification existed in clustering process.
针对基于密度的聚类算法由高密度区到低密度区的处理顺序所带来的不能识别低密度对象类别的缺陷,通过对聚类过程中可能存在的边界识别进行讨论,提出了一种基于边界识别的聚类算法。
2.
For sake of decreasing classification complexity,a decomposed chunking approach was proposed: first,chunk boundary identification,and then chunk type identification.
5倍交叉验证的实验结果为:组块边界识别的F1值为95。
3.
A boundary identification problem, i.
采用基于边界元法和共轭梯度法的反演算法求解二维导热边界识别问题,即几何反问题。
2) Endocardial border definition
内膜边界识别
4) boundary establishment and identification
边界建立和识别
5) boundary conditions recognition
边界条件识别
1.
Structural boundary conditions recognition and damage diagnosis are of important practical value for the studies of strutural dynamic properties in laboratory.
结构边界条件识别和损伤诊断，对于实验室条件下研究结构的动力特性具有重要的实用价值。
6) biomedical named entity boundary identification
实体边界识别
1.
Algorithm based on perceptron for biomedical named entity boundary identification;
基于感知器的生物医学命名实体边界识别算法
补充资料：Martin边界(Марков过程论中的)
Martin边界(Марков过程论中的)
artin boundary in the theory of Markov processes
加加找加边界(Map劝.过程论中的)【扮肠到血.旅.b乃尸勿血d此.叹ofM自rkov Processes;MaP布“a印aIIH”aB Te0P“MaP劝BcICHx nPO期ecc0BI MaP翔B过程(Ma。刀v Proo改舀)的状态空间或其在某一紧空间中的映象的边界，它是用类似于Martin概形(见【1」)构造的. Martin构造的概率解释首先由J .L .L助。b(见L41)提出，他讨论了离散MaPKoB链的情形. 设P(t，x，B)是在一可分、局部紧空间E上给定的齐次腼pKOB过程X=(x:，C，Fr，p二)的转移函数(仇‘朋ition function)，其中t)0，x‘E，B任分，而男是E中的B心化1集族.对“)O，x‘E，y日E定义的，且对固定的，为(分火少)可测的函数g。(x，y))O称为G】优r函数(G获先n士加ction)，如果对每一B任少， 口二 丁g·(x，，)。(d，)三丁。一‘p(。，x，。)、:， B0其中m是妙上的测度，为了避免G就n函数定义中的多义性，还可以再要求对任意具有紧支撑的连续函数f(x)，函数 g，‘，，一丁，(x)。二(x，一m(、x) E是A连续的(意指存在一个关于t左连续的函数F(t，田)，使得 p，{F(t，·)笋久(x，(·川三o，x“E，r>o).固定一个，中的测度下，假定Gn笼n函数存在，定义Mart运核(Martin kernel)为 。:，、_g。(x，y) r‘劝二一. q气y)其中 。(，)一丁。二(x，，):(、x) E(此处必须引人某些限制以保证q(力的正性和A连续性).如果下是集中在某点的单位测度，而X是在某个区域的首出时中断的Wi。省过程(W记几汀详以刀昭)，则衅(x)的定义归结为文献[IJ中类似的形式.在宽广的条件下，存在一个紧集才(“Martin紧统”)，一个在，上的测度嵘(dx)(x)0，y‘司及一个映射i:E一才，创门满足条件:a)i(E)在才中稠;b)当f遍历E中具紧支撑的连续函数时，函数 鳄(f)一了f(:)叼(‘二)分离才中的点且在才上连续;c)若y〔E，则测度鲜，，(dx)与测度鳄(x)m(dx)相同·此时，集合i(E)在才中的边界称为M田石n边界(Mart访加训山叼)或流出边界(exjt一boUnda仃)(在研究过分测度的分解时，又出现了对偶边界，即流人边界.见【3]，f4」). 为了描述才的性质，引入在Doob意义下的h过程是方便的:对每个过分函数(~i记丘川山。n)h，联系一个(尸，‘罗“)上的转移函数 ，人(。，x，。
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参考词条