1) identification of outlier
异值识别
2) identifying of the unusual data group
异值斑点识别
3) outlier identification and processing
异常值识别与处理
5) variant recognition
异体识别
6) anomaly recognition
异常识别
1.
With these foundations, a set of anomaly recognition methods is proposed, which is supported by statistics, fractal geometry, artificial neural network and computer technique.
以油气化探异常和干扰频率特征分析为基础 ,建立了应用小波分析进行干扰排除的新方法 ,提出异常类型及其形成机制的理论模型 ,并在此基础上建立了以统计学、分形几何学、人工神经网络以及计算机技术为支撑的异常识别新方法。
2.
To extract the thermal infrared(TIR) anomaly information related to the tectonic activities from remote sensing data,a new pre-earthquake TIR anomaly recognition method and quantitative analysis model based on reference field are presented.
为获取与构造活动有关的卫星热红外异常信息,提出了一种基于参考基准场的震前热红外遥感定量分析模型与异常识别方法。
补充资料：力学量的可能值和期待值
在量子力学中，力学量F用作用于波函数上的算符弲表示。在数学上，对于一个算符，满足
的函数 ui(r)称为弲的本征函数，式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下，上式中的本征值可以取一系列分立值，或取一定范围内的连续数值。
在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱，我们说这个力学量是量子化的。
量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系；这意思是说：描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开：
在ψ和ui都是归一化的情况下，上式中的展开系数сi具有如下的物理意义：在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2。
因此，若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi。
在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均，就得出力学量在ψ态中的期待值，以〈F〉表示：
上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的，那么期待值公式应写为
的函数 ui(r)称为弲的本征函数，式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下，上式中的本征值可以取一系列分立值，或取一定范围内的连续数值。
在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱，我们说这个力学量是量子化的。
量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系；这意思是说：描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开：
在ψ和ui都是归一化的情况下，上式中的展开系数сi具有如下的物理意义：在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2。
因此，若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi。
在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均，就得出力学量在ψ态中的期待值，以〈F〉表示：
上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的，那么期待值公式应写为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条