2) probabilistic relational model
概率关系模型
1.
This paper proposes the MLTEC (maximum likelihood tree and evolutionary computing method) method to learn structures of the probabilistic relational models (PRMs) from incomplete relational data.
提出一种从不完备关系数据中学习概率关系模型(probabilistic relational models,简称PRMs)的方法——MLTEC(maximum likelihood tree and evolutionary computing method)。
2.
Furthermore,the application of probabilistic relational model is discussed.
为了实现不完全信息的处理,以关系数据库中概率关系模型为基础,阐述了概率关系模型对数据库操作的影响,并给出了概率关系模型的语义和运算方法,此外对其的应用作了讨论。
3) conditional probability relation
条件概率关系
1.
Aiming at the disadvantage of classical rough set theory on identifying the conceptually similar terms and the relationships between classes,this paper proposes a novel information retrieval model based on conditional probability relation and rough set.
针对经典粗糙集模型难以分类标引空间以及体现类间关联的缺陷,将条件概率关系结合粗糙集理论引入信息检索,提出一种基于概率粗糙集的信息检索模型。
4) Probabilistic Dependency Relationship
概率依赖关系
6) relation probability semantics
关系概率语义
1.
We modify the relation probability semantics for modal logic which C.
Morgan在[1]中提出的关系概率语义,引入模态框架的概念,用主体的信念集的更新来表示知道算子的认识论意义,从而给出认知系统的刻面定理。
补充资料：经济关系(见生产关系)
经济关系(见生产关系)
economical relation
1 ingji gU口nxj经济关系(eeonomieal relation)系。见生产关
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