1) random feature vector
随机特征矢量
2) eigenvector
['aiɡən,vektə]
特征矢量
1.
In multibody system dynamics,the orthogonality of eigenvector is the precondition to solve the dynamic response of system using the classical modal analysis methods.
特征矢量的正交性是用模态方法求解多体系统动力响应的前提条件。
2.
The continuous eigenvector sample data of disturbance signal is extracted by wavelet transform and then dispersed by fuzzy C-means clustering algorithm to achieve a rule table of classification knowledge.
首先,利用小波变换提取扰动信号的特征矢量样本数据;然后,应用模糊C均值聚类的方法将所提取的连续的特征矢量样本数据离散化,得到离散化后的分类知识规则表;最后,采用粗糙集理论中的属性与属性值约简算法,获得判断电能质量分类的核心规则知识。
3.
Because of the huge datasheet required by normal method, abundant calculation amount in Eigenvector improved method and not accurate enough coefficients in Walters improved method, we proposed a more simple and convenient method th.
计算显色指数是一个烦杂的过程,比较了三种计算光源显色指数的方法,鉴于标准的计算显色指数的方法需要庞大的数据表,特征矢量法引入的大量计算,和沃尔特斯法中拟和系数不准确性等等缺点,通过对这几种方法的综合得到一种更简便易行的计算方法。
3) characteristic vector
特征矢量
1.
Characteristic pickup,followed by the computation of n hydrocarbon characteristic indicators,which are used to forrn n-dimensional characteristic vector.
在一个剖面段上，先作预处理、压制噪声、各类校正、去掉与目的层无关的影响；然后进行特征拾取，计算出能反映其含油气性的n个特征量，组成n维特征矢量；最后由分类器计算出对这个n维特征矢量进行分类的判别函数的值。
2.
The authors mainly calculate characteristic root and characteristic vector of some normal polarizer s Jones matrix.
主要计算了一些常用偏振器件Jones矩阵的特征值和特征矢量 ,并指出了特征值和特征矢量的物理意义 。
3.
The spectrum of testing signal for the spot weld test is analyzed and the characteristic vector which can indicate the characteristics of the signal spectrum of ultrasonic signals for spot weld is obtained.
由这些检测特征值构成超声特征矢量,结合BP神经网络的模式识别功能对点焊直径进行精确分类与识别。
4) feature vector
特征矢量
1.
Under the conditions of preserving the meaning of the sample document, a feature vector which can best reflect the content of the sample document and is comparatively brief is found.
采用演化计算方法,对初步得出的文档矢量做进一步的优化处理,在保证原文含义的基础上,找出最能反映样例文档内容,又比较简洁的特征矢量,并提出新的适应值函数。
2.
The feature vector of a fingerprint is formed by these average values in order.
该方法充分利用了不同类型指纹方向场的结构特点,将指纹图像方向场中反映指纹全局特征的区域(感兴趣区域)分成许多小扇区,将扇区内所有像素方向的平均值作为该扇区的特征值,并将其按一定顺序排列起来构成一枚指纹的特征矢量。
3.
A human face recognition algorithm based on the Hidden Markov Model (HMM) is presented For normalized face image,the algorithm extracts onedimensional human face feature vectors in 2DDCT.
对归一化的人脸图像 ,该方法 2D DCT变换域提取人脸图像的一维特征矢量。
5) vector trait
矢量特征
1.
Settlement observation results should be classified into settlement observation report in accordance with the requirement of the inspection result,what s different is that there should be necessary pictures in the report to describe the vector trait of data.
沉降观测成果图表应有行业规范统一的、适用于微机处理图文信息资料的格式范例;沉降观测成果按检验结果要求归类应为沉降观测报告,不同的是该报告组成部分有必要的示图来描述数据的矢量特征。
6) features vector
特征矢量
1.
Analysis of features vector in recognition of digital modulation schemes using ANN;
应用ANN的数字信号调制模式识别的特征矢量分析
补充资料：基础资产价格变化的随机特征
基础资产价格变化的随机特征
【基础资产价格变化的随机特征】我们以不支付股息的股票为例，来讨论股票价格变化的随机过程特征。 如果能够把股票价格的变化看作遵循推广后的或一般化的维纳过程，即具有常数期望偏差率和常数方差率，那么，就非常有助于我们的分析。但是，根据这样的假设而构造随机过程模型将会忽略股票价格变化的根本性特征。这主要是因为投资者从股票投资中要求获得的预期收益百分比一般独立于股票价格的变化。例如，当股票价格为10美元时，如果投资者要求获得的年预期收益率为14%;那么，在其他条件不变时，当股票价格为50美元时，投资者也会要求得到14%的年预期收益率。 显然，常数预期偏差率的假设是不恰当的，豁要用更为合适的假定来加以修正替换。 如果我们以股票价格的一定比例来表示预期偏差，并假设这种预期偏差是常数，以此来取代上述假定，就可以解决这一间题。新的假设意味着:如果以S表示股票价格，当某种常数参数值为拜时，股票价格s的期望偏差率就是泌。因而，在一很小的时间区间里，S的预期增长将是两△t。以小数形式表示的参数拌就是从股票投资中获得的预期收益率。 如果股票价格的方差率始终为零，则上述模型就表示 dS二声记t或者所以dS百二衅S二凡砂(5)式中，凡表示时间为零时的初始股票价格。方程式(5.5)说明，当方差率为零时，股票价格以每单位时间拌的连续复利率上涨。 然而，在股票市场上，股票价格实际上是表现出易变性特征的。对于这种现象，一种合理的假设是，不管股票价格如何变化，把很短时间区间△t中百分比收益的方差视为相同。换句话说，在投资者看来，不论股票价格是50美元还是10美元，其投资于股票的百分比收益具有同等的不确定性。将了定义为与股票价格按比例变化的方差率，那么了△t就表示在时间区间△t中，与股票价格按比例变化的方差，而了矛△t则表示在时间区间△t中，股票价格S实际变化的方差。因而股票价格S的瞬时方差率可以表示为了矛。 上述分析说明股票价格的变化可以由伊托过程来加以描述，因为伊托过程具有瞬时期望偏差率为泌，以及瞬时方差率为了梦。据此，股票价格的变动特征可以用下式表示: dS二川记t+。S如或者dS号罕二扛Ot十口O团口(6)方程(6)是采用得最为广泛的描述股票价格变化的模型。其中变量口一般就是指股票价格易变性，另一变量拌则表示预期收益率。 例3: 以一种不支付股息的股票为例，每年的易变性为30%，每年产生的预期收益率为15%，以连续复利形式计算。也就是说拌二0.15，和。=0.30。因此，股票价格变动的随机特征可由下式来刻划描述:馨=0.巧dt+0·30dZ ，
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