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1)  sample characteristic function
样本特征函数
1.
On the base of sample characteristic function,parameters estimation of symmetric alpha stable distribution is discussed by least absolute deviation method in this paper.
样本特征函数的基础上,探讨了用最小绝对偏差法估计对称alpha稳定分布的参数,并在大样本条件下给出了参数的渐近置信区间。
2)  eigen-function
特征函数,本征函数
3)  sample characteristic observation deta
样本特征数据
4)  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)。
5)  Sample-feature
样本特征
6)  proper function
特征函数,本征函数,正常函数
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
  
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参考词条