1) prototype selection
代表点选择
1.
A prototype selection algorithm based on voting mechanism;
一种基于投票机制的代表点选择算法
2) representative frame selection
代表帧选择
3) representative subset selection
代表性子集选择
1.
In this paper,a density-based clustering algorithm for using optimiazable K-dissimilarity selection is proposed to reduce the cost of I/O and memory usage via integrate the representative subset selection with DBSCAN algorithm.
该文提出一种利用最优K相异性算法(OptiSim)的密度聚类算法,通过代表性子集选择技术与DBSCAN算法的结合,可显著降低I/O耗费和内存需求,使之能够有效地处理大规模空间数据库,并提出一种扩展的OptiSim代表性子集选择方法(EOptiSim),它在处理组合数据库方面能弥补基本的OptiSim方法的不足。
4) Representative sample selection
代表性样品选择
5) diverse representative subset selection
多样化代表性子集选择
1.
The application of the diverse representative subset selection method of OptiSim or EOptiSim before DBSCAN can deal with not only a single large-scale database but also the combinatorial library or distributed database while reducing the cost of I/O and memor.
在最优K相异性算法(OptiSim)的基础上,提出一种扩展的最优K相异性算法(EOptiSim),由于EOptiSim在处理组合数据库和分布式数据库方面能弥补基本的OptiSim方法的不足,所以通过在DBSCAN算法之前应用OptiSim或EOptiSim多样化代表性子集选择技术,在显著降低I/O耗费和内存需求的同时,不仅能够有效地聚类单一的大规模空间数据库,而且还能聚类大规模组合数据库或分布式数据库。
6) node selection
节点选择
1.
An Optimized Algorithm of Node Selection for Wireless Sensor networks;
一种优化的传感器网络节点选择算法
2.
To optimize node selections for grid jobs under de-centralized scheduling frameworks,the algorithm of random multi-start hill climbing is proposed.
为优化无中心式调度框架下网格作业的节点选择,提出了随机多起点爬山算法。
3.
In order to solve the problem in improving the detection probability and reducing network spending,energy fusion cooperative sensing algorithm(EFCS Algorithm)and node selection algorithm were presented based on the optimal data fusion rule.
为了解决提高检测概率与减少网络开销间的矛盾,基于数据优化融合理论,提出了基于可信度的能量融合协同感知算法(EFCS算法)及节点选择算法。
补充资料：人大代表在本级人民代表大会会议期间的权利
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