1) linear subspace model
线性子空间模型
1.
Grouped linear subspace model was presented to make up disadvantages of linear subspace model while dealing with face images with shadows.
针对线性子空间模型在处理具有阴影的人脸图像时出现的不足之处,提出了GLS模型,并将其用于不同光照下的人脸识别。
2) grouped linear subspace model
分组线性子空间模型
3) sub-space model
子空间模型
1.
For large industrial Hammerstein model in a steady-state and dynamic identification of a combination of sub-space models-two-step method to identify dispersed.
针对大工业系统中Hammerstein模型,提出一种稳态与动态辨识相结合的子空间模型-分散辨识两步法。
4) LSLRM(Local Spatial Linear Recovery Model)
局部空间线性恢复模型
5) spatial linear combination interpolation model
空间线性组合插值模型
6) linearized state-space model
线性化状态空间模型
补充资料：线性子空间
线性子空间
linear subspace
线性子空间[址长，r如卜芦沈;皿“e放Hoe no朋poc邓明-c佃】，向量子空间(veetors幽pace) 域K上向量空间(vector印ace)(线性空间)E的一个非空子集L，使得L自身关于定义于E上的加法和标量乘法运算是一个向量空间.集合L+x。(x。6E)称为一个线性簇(】访ear矶川ety)或线性流形(lin嵘叮lm面fold).M.H.B。由昵xoBcK浦撰沈永欢译
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参考词条