1) dominance discernibility matrix
优势区分矩阵
1.
In this algorithm,when new samples arrived,the proposed solution only involved a few modifications to relevant rows and columns in the dominance discernibility matrix instead of recalculation.
现实中很多数据是增量出现的,就需要对数据进行增量的处理,为此,给出了一种基于优势区分矩阵的增量求核算法,通过修改矩阵的某一行或某一列来增量得到决策表的核。
2) dominance matrix
优势矩阵
1.
Therefore,the dominance matrix and decision assignment matrix are introduced in information systems based on dominance relations.
在基于优势关系下的信息系统中引入了优势矩阵和目标分配矩阵的概念,进一步建立了优势关系下信息系统分配约简的矩阵算法,通过实例分析验证了该算法的有效性,说明了其优点是对数据复杂的信息表也可相对容易地求出所有的分配约简。
2.
The dominance matrix and decision matrix are introduced in set valued decision information system.
在集值决策信息系统中引入了优势矩阵和决策矩阵的概念,进一步建立了集值决策信息系统广义决策约简与规则提取的矩阵算法。
3) dominance matrix
优势度矩阵
1.
This paper proposes two new methods for calculating priority vector——Dominance Least Included Angles Method(DLAM) and Dominance Relative Entropy Method(DREM) through combining dominance matrix with the Least Included Angles Method(LAM) and the Relative Entropy Method(REM).
本文将优势度矩阵与最小夹角法 (LAM )和相对熵方法 (REM)相结合 ,提出了两种新的计算排序向量的方法———优势度最小夹角法 (DLAM)和优势度相对熵方法 (DREM) ,并讨论了它们的性质。
4) superiority matrix technique
优势矩阵法
5) discernibility matrix
区分矩阵
1.
Optimization of reduction method for discernibility matrix in Rough sets;
粗糙集中区分矩阵约简方法的优化
2.
An Improved Model Based on Discernibility Matrix;
一种基于区分矩阵的改进模型
3.
Study of reduction algorithms based on discernibility matrix of length constraint;
基于长度约束区分矩阵的约简算法研究
6) matrix zonal device
矩阵分区
1.
The design project by using intelligent matrix zonal device to realize intelligent zonal broadcast is introduced,meanwhile system connection sketch map and correlative parameter calculations formula are brought forward.
通常要求校园广播系统具有分区广播功能,因此在设计这种校园广播系统时应进行相关参数的计算,并依据计算结果选择相关设备,介绍一种利用智能矩阵分区器实现智能可分区广播的设计方案,给出系统连接示意图及相关参数的计算公式,说明系统施工安装要求,给出一应用实例的主要设备选型。
补充资料：对角优势矩阵
一个n×n阶矩阵A＝(αij)，如果其每一行的非对角元的模之和都小于这一行的对角元的模，即
，就称A是严格对角优势或强对角优势的；若A仅满足，但至少有一个下标i =i0使
成立,就称A是弱对角优势的。这类矩阵有着广泛的实际背景，如很多微分方程边值问题的离散化方程的系数矩阵往往具有上面的性质，因此对这类矩阵的研究是十分重要的。这类矩阵还有一些重要性质,例如，若矩阵A是严格对角优势或不可约弱对角优势的，则 A是非奇异的；若A还是埃尔米特矩阵，且对角元皆为正数，则A是正定的。又如用直接法或迭代法解系数矩阵为对角优势矩阵的线性代数方程组时，可以保证算法的稳定性或收敛性。
参考书目
R.S.瓦格著，蒋尔雄等译：《矩阵迭代分析》,上海科学技术出版社,上海，1966。(R.S.Varga,Matrix Iterative Analysis,Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1962.)
D.M.Young,Iterative Solution of large Linear Systems, Academic Press, New York, 1971.
，就称A是严格对角优势或强对角优势的；若A仅满足，但至少有一个下标i =i0使
成立,就称A是弱对角优势的。这类矩阵有着广泛的实际背景，如很多微分方程边值问题的离散化方程的系数矩阵往往具有上面的性质，因此对这类矩阵的研究是十分重要的。这类矩阵还有一些重要性质,例如，若矩阵A是严格对角优势或不可约弱对角优势的，则 A是非奇异的；若A还是埃尔米特矩阵，且对角元皆为正数，则A是正定的。又如用直接法或迭代法解系数矩阵为对角优势矩阵的线性代数方程组时，可以保证算法的稳定性或收敛性。
参考书目
R.S.瓦格著，蒋尔雄等译：《矩阵迭代分析》,上海科学技术出版社,上海，1966。(R.S.Varga,Matrix Iterative Analysis,Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1962.)
D.M.Young,Iterative Solution of large Linear Systems, Academic Press, New York, 1971.
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