1) Approximate k-median clustering
近似k-median聚类
2) K-median clustering
K-Median聚类
3) k approximate
k近似
1.
It is given an optimal algorithm for problem ① and we prove that the algorithm is k approximate algorithm for problem ②.
给出了问题①的一个最优算法,同时应用该算法,问题②是k近似的。
4) approximately pages clustering
近似网页聚类
1.
An intelligent searching system based on usual search engines is designed according to the interests of the users by using approximately pages clustering algorithm.
针对用户利用常用搜索引擎查询信息时,搜索引擎返回海量杂乱、无序的网页,用户难以从中快速、准确地获得真正关心的信息的现状,从Internet用户的兴趣度出发,设计了一种基于近似网页聚类算法的智能搜索系统。
5) k-approximate algorithm
k-近似算法
1.
min-sum tree partition with fixed k vertices and min-max tree partition with fixed k vertices,the following results were obtained,① there exists an optimal and polynomial algorithm to the first problem;② the second problem was proved to be NP-hard,and there exists a k-approximate algorithm to the second problem.
考虑了2个固定顶点的树划分问题,即固定k个顶点的最小和树划分问题和固定k个顶点的最小最大树划分问题,我们得到如下结果:①利用Greedy技巧,得到固定k个顶点的最小和树划分问题的最优多项式算法;②证明了固定k个顶点的最小最大树划分问题是NP-难的,并利用①的结果给出了固定k个顶点的最小最大树划分问题的一个k-近似算法。
6) k-error approximate entropy
k错近似熵
1.
Six tests, which are the monobit test, the runs test, the discrete Fourier transform test, the approximate entropy test, the cumulative sums test and the k-error approximate entropy test, are performed to compare pseudorandom properties of those chaotic sequences.
提出用k错近似熵作为测量序列稳定性的度量指标,并将这一新的测试和NIST制定的测试标准中的其它测试相组合,对常用的多种连续混沌系统产生的伪随机序列进行了密码学特性分析,其中包括:Chen’s系统、三阶CNN、Lorenz系统。
补充资料：median lethal concentration
分子式：
CAS号：
性质：血药浓度可以划分为三个范围，即无效范围、治疗范围与中毒范围。在中毒范围内，引起半数实验动物死亡时的血药浓度称为半数致死浓度。
CAS号：
性质：血药浓度可以划分为三个范围，即无效范围、治疗范围与中毒范围。在中毒范围内，引起半数实验动物死亡时的血药浓度称为半数致死浓度。
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