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1)  sub-space approximation
子空间近似
1.
Symmetrical partial Hausdorff image matching method on sub-space approximation;
基于子空间近似对称Hausdorff分数图像匹配方法
2)  subspace approximation optimization
子空间近似算法
1.
Subspace approximation optimization(MDO)mathematics model based on subspace approximation optimization of torpedo general design was presented.
子空间近似算法的基础上,结合鱼雷总体设计的实际特点,分析了各学科间的耦合因素,建立了鱼雷总体设计多学科设计优化的统一模型和子空间近似算法的数学模型,并进行了实例验证,结果表明基于子空间近似算法很好地解决了鱼雷总体设计多学科设计优化中学科间耦合关系复杂的问题,收敛速度快,可靠性高。
3)  subspace of approximation space
近似空间的子空间
4)  approximation space
近似空间
1.
Fuzzy information expression based on rough set approximation space;
基于粗糙近似空间中的模糊信息表示
2.
Firstly,the classification of probability rule is analyzed on the base of classic rough set concepts and extended to the equal relation of set in the indefinite system,namely,the upper and lower approximation space of research set is expressed in the form of conditional probability;then,according to the measure of probability rule,the attributes reductio.
首先在经典粗糙集概念的基础上分析概率规则的分类,并将其推广到不确定系统的集合等价关系中,即用条件概率的形式表示研究集合的上下近似空间;然后根据概率规则的测度从条件概率的角度利用条件属性的逼近精度的相关参数进行属性集的约简进而提取分类规则;最后给出了相关的仿真实验结果,结果表明带有概率测度的分类规则更合理。
3.
The axiomatic system in Pawlak rough approximation space is studied by use of matrix expression of fuzzy relation and its operation.
利用模糊关系及其运算的矩阵表示,建立Pawlak粗近似空间的公理体系,该公理系统由三条相互独立的非常简洁的表达式构成。
5)  approximation spaces
近似空间
6)  approximate space
近似空间
1.
Beginning with discussions based on Pawlak approximate space M=(U,R),and not adopting the method of upper and lower approximation which are in common use in rough set theory,this paper proceeds from a rough relation S that is produced by roughing a relation S on M,and defines the conception of rough path.
以Pawlak粗糙集理论中近似空间M=(U,R)为基础展开讨论,不采用粗糙集理论通常以上、下近似开始的做法,而是从M上二元关系S粗糙化后所得到的粗糙关系S觹出发,给出关于S粗糙路径的概念。
2.
This paper is based on the Pawlak rough logic and makes discussion in an approximate space M=(U,R).
该文以Pawlak粗糙逻辑为基础,在近似空间M=(U,R)中展开讨论。
补充资料:亏子空间


亏子空间
eficiency subspace ^ defect subspace, defective subspace

亏子空间【山反妇娜田加,ce或山免以s而p暇,山丘尤tivesubspaCe;八e中eKTooe no皿n一oeTpaoeT.1,算子的 算子A,二A一又I的值域兀二{y=(A一又I)x:x任D,}的正交补D,,其中A是定义于Hilbert空间H中的线性流形D,上的线性算子,而几是A的一个正则值(正则点).这里,一个算子A的正则值(比孚血r从司ueofanoperator)理解为参数又的一个值,使方程(A一又I)x二y对任何y有唯一的解,而算子(A一又I)”是有界的,即A的预解式(~l-瓤)(A一又I)一‘有界.当又变化时,亏子空间D*也随着变化,但是对属于A的全部正则值构成的开集的一个连通分支的一切之,亏子空间D*的维数是相同的. 如果A是一个具有稠密定义域几的对称算子,它的正则值的连通分支是上半及下半平面.在这一情形下,D*一{x任D矛:A’二一Ix},其中A’是A的伴随算子,而亏量叭二djln只及。一dimD一,均称为算子A的(正的及负的)亏指数(由反记ncy indi-渭of an opemtor).此外 D,·=D,OD:①D_,,即D,·是D,,D‘,D_,的直和.因而,如果n十=作_=O,那么算子A是自共扼的;否则,一个对称算子的亏子空间便刻画了它偏离一个自共扼算子的程度. 亏子空间在构造对称算子到极大算子或自共扼算子(超极大算子)的扩张中起着重要作用.[种比,工圆粼出阴摹丁即牛脚粤LI七g切以J仙‘Ulano拌rator)的定义不十分正确而应理解如下.值又是A的一个正则值,如果存在正数介=k(劝>O,使得对一切x6几,}(A一久I)x]})kl{xj}成立.在这种情形下,A一又I的核仅由零向量组成,且A一又I的象是闭的(但不必等于整个空间).王声望译
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