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1)  Compact fuzzy classifier
紧致模糊分类器
2)  fuzzy classifier
模糊分类器
1.
Design of fuzzy K-means-based fuzzy classifier;
基于模糊K-均值算法的模糊分类器设计
2.
Thus,according to the frequency spectrum characteristics,a road fuzzy classifier is built to identify road.
然后利用Wavelet和FFT对各种典型路面产生的车轮高频振动信号进行频谱分析,根据获得的典型路面频谱分布特征,构造典型路面模糊分类器,按照欧几里德贴近度原则进行路面识别。
3.
This fuzzy system design method that uses a fuzzy rule to represent a cluster is then propsed so that a fuzzy classifier can be efficiently constructed to correctly classify the training data.
用这样一个模糊规则来表示分类的模糊系统,更加有效地构建了一个能对训练样本比较准确分类的模糊分类器。
3)  neuro_fuzzy classifier
神经模糊分类器
1.
For a neuro_fuzzy classifier based on the fuzzy perceptron, this paper analyses how membership function constraints affect the classification result.
针对一类基于模糊感知器的神经模糊分类器 ,分析了隶属函数限制条件对分类结果的影响 。
4)  neuro-fuzzy classifier
模糊神经分类器
5)  double-deck fuzzy system
两层模糊分类器
1.
Next,a double-deck fuzzy system is employed to analyze the difference of objects height and gray scale distribution,and then the membership degree is given to the flame.
选择物体的高度作为特征量,采用标准模板序列,设计两层模糊分类器分析物体的高度变化和灰度分布,给出可疑目标隶属于火焰的评价。
6)  Fuzzy Fusion Classifier
模糊融合分类器
补充资料:紧致性定理
      模型论中的一条基础性的定理。在一阶模型论中,该定理的含义是:如果一阶语言中一个命题集(形式理论)T的任何有限子集都有模型,则T自身有模型。在非一阶模型论中,紧致性定理不一定成立,但有时有较弱的结论或能起类似作用的定理。
  
  根据紧致性定理证明T有模型,只需证明T的每一有限子集都有模型,而证明后者往往比直接证明T有模型要容易得多,这就是该定理之所以能在模型论以及其他一些数学分支中起重要作用的主要原因。例如,非标准分析是数学中一个新分支,它是建立在这样的有序域垬之上的,即垬和实数域R具有十分类似的普通性质,但垬中含有很多互不相等的无限小元及无限大元,这样的垬用普通数学方法是难以构作的,但其存在性则可以用紧致性定理证明。因为,利用垬中的无限小元,可以避开通常的"ε-δ"方式,而用比较自然但又严格的方式定义R中数列的极限概念及函数的连续性概念等,进而也可以比较简便地讨论各种分析数学问题,这就是非标准分析。它是模型论、特别是其中的紧致性定理对于数学的一个既有数学意义又有方法论意义的重要应用。在代数中,利用紧致性定理可以得到一些逻辑性的"转移原理"。例如:设ψ是一个关于群的一阶命题,若ψ对于每个无限群都真,则ψ也对每个元数相当大的有限群为真。对其他代数结构,如环、域等,也有类似的"转移原理"。又如:设ψ是一个关于域的一阶命题。若ψ对于每个特征数零的域都真,则ψ也对每个特征数P相当大的域为真,等等。这些原理,都是难以用普通数学方法证明的。
  
  紧致性定理也可用于探讨一些数学命题间的和谐性、独立性问题,例如可以用它证明数论中一些待解问题相对于自然数一阶理论的一些较弱子理论的和谐性或独立性。
  

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参考词条