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1)  decomposing fuzzy density
模糊密度分解
2)  Fuzzy integral density
模糊积分密度
3)  fuzzy density
模糊密度
1.
Based on these, according to the concept of the fuzzy density, a method is proposed to choose suitable fuzzy partitions for input features.
并根据模糊密度的概念 ,提出一种为输入特征选择合适的模糊划分的方法 。
2.
The main idea was to obtain belief function using the wavelet coefficient of infrared images and low light level images,then construct fuzzy density using the fuzzy edge evaluation function of local area,finally get fused wavelet coefficient by fuzzy integral and reconstruct fused image by inverse wavelet transform.
首先利用小波系数的区域特征获取模糊积分的信度函数,其次根据局部窗口内的模糊边缘评价函数自适应地构造模糊密度,最后由Choquet模糊积分确定融合后的小波系数,从而得到融合图像。
3.
In order to address this issue, fuzzy density is used here to partition the input feature reasonably.
针对这一问题 ,根据模糊积分的思想 ,本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度 ,以此为依据为输入特征划分合适的模糊变量 ,并以Iris数据集为例验证了该方法的有效
4)  solution of fuzzy degree
模糊度解
5)  ambiguity resolution
模糊度解算
1.
GPS ambiguity resolution using prior geometry information as quasi observation;
先验几何信息作为伪观测值改善模糊度解算
2.
GPS double difference ambiguity resolution with geometry constraint;
附有几何约束的GPS双差模糊度解算方法
3.
A new concept of ambiguity resolution;
一个模糊度解算的新概念
6)  GNSS ambiguity resolution
GNSS模糊度解
补充资料:非密度制约因素(见密度制约因素)


非密度制约因素(见密度制约因素)


  l焦非密度制约因素见生态因素、密度制约后
  
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参考词条