1) Uniformly β-regularity
一致β-正则性
2) uniform regularity
一致正则
3) β-regularity
β-正则性
4) consistent rule
一致性规则
1.
This paper uses the consistent rule to generalize this reduction.
本文利用一致性规则进行属性的规则泛化。
2.
and puts forward a new heuristics algorithm for attribute reduction,besides use the consistent rule to generalize this reduction.
在此基础上,利用一致性规则进行属性的规则泛化。
6) consistency criterion
一致性准则
1.
The shortcoming of the consistency criterion of the objective ctuster analysis,that is its core compo- nent,is appraised by analyzing its algorithm steps and examples.
通过算法步骤的剖析和算例分析,对客观聚类分析方法的核心构件,即一致性准则的不足进行了评价。
补充资料：非正则性指标
非正则性指标
irrequiarity indices
兄，(一A‘)“又，(A)，i=l，…，n.结果，对于Ha而ton系统的变分方程组，其正则性的必要和充分条件是 又，(A)=一又。十:_:(A)，i=1，…，k(nePc职cK戚定理(h巧ids幼此0众沈n)). 其他非正则指标，见〔4]一「61.非正MIJ性指标[加明呻‘钾加血es;“eopa。。月研oeTu幼冲枷职e盯叫，线性常微分方程组的 在每个有限区间上可积的映射A:R十~Hom(R月，R”)(或R+~Hom(C门，C月))构成的空间上的非负函数，，使得。(A)等于零的必要和充分条件是方程组 交=A(t)x(*)为正则线性方程组(川刻盯址眨甘system). 最熟知(且最容易定义)的非正则性指标如下所述. l)瓜nyHoB非正则性指标(卜姆pUnov近叫汕州ty访dex)(11」): 气(‘)一‘氨(‘，:甄封仃“·，“一其中又*(A)是方程组(，)的几，nyHoB特征指数(L界Punov cha皿cteristic exponent)，按降阶排列，而trA(t)是映射A(t)的迹. 2) PerID幻非正则性指标(RnUn谊闪画州ty)([21): “，(A)一1黔(又，(A)+‘一(一A’))，其中A‘(t)是A(t)的伴随映射.如果系统(*)是H肚ai地刀系统(H盯间to币ansysteln) aH_一， 4=气等，尸。R·， ，aP’‘ 刁H_一。 户二一书于，qoR·， r日q则n二2丸，而
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