1) Dominance-matrix
支配矩阵
1.
A New Method for Approximation of Class Unions Based on Dominance-matrix Within DRSA;
DRSA中基于支配矩阵的类合集近似的新方法
2) support matrix
支持矩阵
1.
It was also used to construct the support matrix of the whole system and figure out the support matrix characteristic vectors.
该改进算法首先根据证据的局部决策算出局部决策值,构造整个系统的支持矩阵,并求出支持矩阵的特征向量,以此作为各个证据的可信度;然后把可信度作为各个证据的权值,以此修正D-S证据的融合算法,使新的组合理论规则能够有效地处理证据中的冲突信息;最后结合当前城市道路网日益复杂的实际特点,把基于权值的D-S证据理论应用于车辆导航的地图匹配中,建立车辆位置信息和方向信息判断规则。
2.
To solve the problem of reliability among evidences,the concept of support matrix is introduced.
为解决证据间的可信度问题,引入支持矩阵的概念。
3.
The paper firstly calculates the local decision on the basis of the measurement, on which the support matrix is based.
本文根据传感器的局部决策先算出局部决策值,构造整个系统的支持矩阵,然后求这个支持矩阵的特征向量,以此作为各个传感器的可信度。
3) payoff matrix
支付矩阵
1.
Minimum criterion values from payoff matrix are often integrated into a number of Multiple Objective Linear Programming (MOLP) problems.
源于支付矩阵的最小值常被认为是多目标线性规划(MOLP)问题中有效集上真实最小值的一个“合理”近似,实际两者之间的差距常常是相当大的,为此,提出了一种确定有效集上真实最小值的精确罚函数法,并给出了相应的数值实例。
2.
Based on principal-agent model,through the local government s payoff matrix in dealing with public crisis,the strategy profile of local government serving as an agent can be clearly analyzed,and then the reason of the local government s falsification can be strongly explained.
以委托——代理模型为基础,通过建立作为代理人的地方政府在处置公共危机过程中的支付矩阵,可以更清楚地分析地方政府作为代理人的各种策略选择,从而有力地解释地方政府在公共危机管理中虚假治理的原因。
4) Pay off matrix
支付矩阵
1.
The second section studies their behaviors under pay off matrix by expanding the monitor model.
第二部分扩展了基本的监管模型,研究了国有商业银行各分支机构的经理人员(代理人)在支付矩阵下的行为,第三部分得出结论:在我们的研究范围内,银行不良贷款的产生是因为商业银行在不同的行为参数下,依赖自己的行为参数从效用最大化出发进行博弈的结果。
6) component matrix
分支矩阵
1.
Based on the concept of component matrix and the idea of applying it for randomly generating the image of tree,an algorithm implementing by Turbo Pascal is given for randomly generating a tree containing component matrix.
介绍分支矩阵概念及应用它随机生成树的图象的基本思想，给出用ＴｕｒｂｏＰａｓｃａｌ实现含有分支矩阵的随机生成树的算法，最后对这一方法进行简要的讨论。
补充资料：城镇居民可支配收入
城镇居民可支配收入：指居民家庭在支付个人所得税之后，所余下的实际收入。
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