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1)  minimizing geometric distance
最小几何距离
1.
We study the properties of harmonic means combination forecasting method based on minimizing geometric distance to demonstrate the effectiveness of this method theoretically.
对基于最小几何距离的加权调和平均组合预测模型的性质进行了研究,从理论上说明了该种方法的有效性。
2)  mean nearest neighbor distance
几何最近邻距离
3)  Geometric distance
几何距离
1.
This paper proposes a new minimax geometric distance priority method used for group-AHP (MGDM).
对群组判断矩阵提出一种新的最小最大几何距离排序方法(MGDM)。
2.
In order to find out equipment performance degradation,an assessment method using geometric distance based on support vector machine was proposed.
基于C-SVM算法,研究了设备特征向量与支持向量机最优分类面之间的几何距离与设备性能退化程度的关系。
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4)  distance geometry
距离几何
1.
The distance geometry and its error functions in the method have been discussed in detail.
本文对这一方法中的距离几何方法以及其误差方程进行了详细讨论。
2.
Authors design and implement a systematic method for solving a class of geometric constraint problems with theory in distance geometry, which generates fewer equations than using Cartesian coordinate method simply.
该文设计并实现了一个基于距离几何理论的、系统地求解一类几何约束问题的高效方法,它能够最终给出几何元素的直角坐标表示。
3.
In this paper,we obtain a class of geometric inequalities on metric addition of distance geometry by using of algebrique technique and theory of distance geometry.
利用代数方法和距离几何理论,研究了距离几何中的度量加问题,建立了一类与度量加单形的体积有关的几何不等式,从指数上改进了关于度量加单形的一个已知的重要几何不等式,对涉及度量加的Alexander的一个猜想作了实质性的推广。
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5)  free-geometry
无几何距离
1.
Use the free-geometry model and widelane model to detect and repair the cycle slip with the double frequencies and precise pseudorange.
结合载波相位和精密伪距,利用无几何距离相位观测方程和宽巷模型来探测周跳。
6)  geometrical mean distance
几何平均距离
1.
Two new numerical methods are presented, including computing magnetic inductive intensity via the derivative of geometrical mean distance, and calculating the magnetic energy via the integral on the perimeter, to determine the internal inductance.
本文对矩形截面导体的内阻抗进行数值计算,提出了利用几何平均距离的导数计算磁感应强度,以及利用边界积分法计算磁场储能来得到内电感的方法。
补充资料：最小距离分类
    　　按照模式与各类代表样本的距离进行模式分类的一种统计识别方法。在这种方法中，被识别模式与所属模式类别样本的距离最小。假定c 个类别代表模式的特征向量用R1,...,Rc表示,x是被识别模式的特征向量，|x-Ri|是x与Ri(i＝1,2,...,c)之间的距离，如果|x-Ri|最小，则把x分为第i类。在更复杂的情况下可以用各类的代表样本集合，而不仅仅是用一个样本作为最小距离分类的基础(见近邻法分类)。进行最小距离分类首先要为每个类别确定它的代表模式的特征向量，这是用这种方法进行分类效果好坏的关键。各类代表特征向量可以根据所研究对象的物理、化学、生物等方面的机理来确定，常用的方法是收集各类样本，用各类样本特征向量的平均向量作为各类代表模式的特征向量。其次要选择一种确定的距离度量以计算被识别模式与各类代表模式特征向量之间的距离。常用的距离有欧几里得距离、绝对值距离等。
　　

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参考词条