1) large-scale scattered data
大规模散乱数据
1.
What is emphatically studied in this thesis is the algorithm for fitting large-scale scattered data of terrain.
本文着重对地表建模中大规模散乱数据的拟合方法进行了研究。
2) scattered volumetric data modeling
散乱体数据建模
3) unorganized points
散乱数据
1.
A new approach to reconstruct subdivision surfaces from unorganized points of arbitrary topology is proposed.
提出一种对海量散乱数据根据给定精度拟合出无需裁剪和拼接的、反映细节特征的、分片光滑的细分曲面算法 该算法的核心是基于细分的局部特性 ,通过对有特征的细分控制网格极限位置分析 ,按照拟合曲面与数据点的距离误差最小原则 ,对细分曲面控制网格循环进行调整、优化、特征识别、自适应细分等过程 ,使得细分曲面不断地逼近原始数据 实例表明 :该算法不仅具有高效性、稳定性 ,同时构造出的细分曲面还较好地反映了原始数据的细节特
4) Scatter data
散乱数据
1.
A Differential Equation Based Scatter Data Fitting Method and Its Application;
基于微分方程的散乱数据拟合方法及其应用
5) scattered data
散乱数据
1.
A Theorem Proof on the Optimal Convex Triangulation of the Scattered Data Points in Aplane;
平面上散乱数据点的最优三角分划的一个定理证明
2.
Smooth fitting of scattered data based on particle swarm optimization algorithm;
基于粒子群优化算法的散乱数据光顺拟合
3.
Surface Fitting of Scattered Data with B-Spline Method;
散乱数据曲面拟合的B样条方法
6) large scale data
大规模数据
1.
The problems which exist when large scale data are trained and classified are presented, and typical solutions.
介绍了支撑矢量机的分类机理 ,并针对大规模数据讨论其训练和分类中存在的问题及典型的解决方法 。
2.
An efficient target recognition method for large scale data is proposed in this paper,which is based on self-organizing map (SOM) neural network and support vector machines (SVMs).
本文提出了一种基于自组织特征映射神经网络 (SOM)和支撑矢量机 (SVM)相结合的复杂模式的大规模数据的分类方法 。
补充资料：散乱
【散乱】
（术语）谓凡夫之心流荡于六尘之境，一刹那亦不止住者。唯识论六曰：“云何散乱？于诸所缘。令心流荡为性。能障正定，恶慧所依为业。谓散乱者发恶慧故。”智度论十七曰：“乱心轻飘，甚于鸿毛。驰散不停，驶过疾风。不可制止，剧于猕猴。暂现转灭，甚于掣电。如是不可禁止。若欲制之，非禅不定。”
（术语）谓凡夫之心流荡于六尘之境，一刹那亦不止住者。唯识论六曰：“云何散乱？于诸所缘。令心流荡为性。能障正定，恶慧所依为业。谓散乱者发恶慧故。”智度论十七曰：“乱心轻飘，甚于鸿毛。驰散不停，驶过疾风。不可制止，剧于猕猴。暂现转灭，甚于掣电。如是不可禁止。若欲制之，非禅不定。”
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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