1) feature samples
特征样本
1.
To select feature samples in circuit fault diagnosis,we propose a method of cloud-sample generation,and apply it to artificial-neural-network training and recognition.
为了选择电路故障诊断中的特征样本,提出了产生云样本的方法,并用于神经网络的训练和识别。
2.
A nonlinear multi-way independent component analysis (MICA) technique was proposed that is multi-way kernel independent component analysis based on feature samples (FS-MKICA) method.
针对间歇过程的非线性操作特性,提出一种非线性的多向独立成分分析(MICA)方法-基于特征样本的多向核独立成分分析(FS-MKICA)。
3) characteristic quality of sample
样本特征量
4) small feature sample code
小样本特征码本
5) feature for modeling sample
建模样本特征
6) samples' common feature
样本公共特征
补充资料：样本特征
样本特征
sample characteristic
样本特征[咖沙d脚m动的拓c;““6Opo明aax叩~-脚cT“Kal 经验分布(empjri司dis苗bution)的泛函.样本特征作为理论分布的类似泛函的统计估计量使用. 周概容译
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