1) Recognition result matrix
分类结果矩阵
2) outcome matrix
结果矩阵
1.
During its historical development, the theory gradually advanced its research methods, from outcome matrix to a transition list, which in turn pushed the theory forward.
文章介绍了互倚理论的历史发展,论述了人际互倚理论发展中研究方法的改进:从结果矩阵到转换细目表。
3) Rn3(Result Matrix)
结果矩阵Rn3
4) matrix classify
矩阵分类
1.
At the same time,matrix classify,the integration of matrix classify and criterion orientation,a.
区划时选择县级行政区为基本分析单元,并遵循“复杂性系统工程—简单化假设处理—合理化分析识别”的总体思路;采用矩阵分类、矩阵分类与标准定位相结合两种路径,基于不同路径的主体功能适宜性评价指标体系既有共性也有差异;区划方法采用综合集成法,包括修正的熵值法和主成分分析法、系统聚类法、矩阵判断、叠加分析和缓冲分析等;区划成果在一定程度上打破了县级行政区界限,但保持乡镇行政区的相对完整性。
5) classification matrix
分类矩阵
1.
Based on minimum distance and classification matrix,a dynamical clustering algorithm was used to successfully detect the cloud from MODIS satellite images.
利用多光谱阈值法进行云与下垫面的初始化分类,然后应用基于最小距离和分类矩阵的动态聚类算法,对MODIS云图实现云检测,并分离出积雨云、卷云、其他高云、中云、低云。
2.
Algorithm should build text expressing matrix and classification expressing matrix according to Chinese character features in text,and build classification matrix through using LLS(Linear Least Square)technique.
算法根据文本中汉字的特征建立文本表示矩阵和类别表示矩阵,并通过线性最小二乘算法形成分类矩阵。
3.
from which we can get the optimal classification matrix directly without calculating the cluster center.
此法不需计算每类的聚类中心,而直接通过迭代求得最优分类矩阵,因此计算量比Fuzzy ISODATA方法要少。
6) matrix classification
矩阵分类
1.
In this paper, the authors briefly sum up some works and r ecent developments on matrix classification and its applications over finite loc al rings.
简述了有限局部环R上矩阵分类及应用研究的一些工作及进展情况 ,指出了开展有限局部环上矩阵的分类及应用研究的背景、作用和意义 。
2.
The convergence analysis and Delphi were employed to determine the index weights and the mutually-exclusive matrix classification was applied to determine regionalization by land development suitability.
研究方法:运用收敛分析法和特尔菲测定法确定指标权重,采用互斥性矩阵分类法确定土地开发适宜性分区。
补充资料：测试结果可接受性的检查和最终测试结果的确定
测试结果可接受性的检查和最终测试结果的确定
check of the acceptability of test results and determination of the final test result
C凡(3)二3.3d，时，取此3个结果的平均值作为最终侧试结果;否则取它们的中位数作为最终测试结果。。，为重复性标准差(即在重复性条件下所得侧试结果的标准差)。 在口田T 11792一1989中还对重复性和再现性条件下所得侧试结果可接受性的检查方法和最终测试结果的确定做了详细讨论和规定。(马毅林)ceshi 11叩uo kejieshCxjxing d6 iiancha he zuizhong ceshi】i闪旧de que心ing测试结果可接受性的检查和最终测试结果的确定(checkof山eac，ptability of test，ults助ddsterminationofthefi耐testresult)在商品检验中进行一次测试的情形不多见，当得到一个测试结果时，所得结果不可能直接与给定的重复性标准差作可接受性的检查。对测试结果的准确性有任何疑问时都应再进行一次测试。所以，对两个测试结果进行可接受性的检查是一般的情况。 可接受性的检查，实际上是一种统计检验。任何两个测试结果只要能通过可接受性的统计检验即可认为是一致的，均可接受。比如，在重复性条件下，所得结果之差的绝对值(下称绝对差)不超过相应的重复性限r(见重复性和再现性)的值，则认为两个结果是一致的，均可接受;如果两个侧试结果的绝对差超过r，则认为它们是不一致的，必须增加测试。 按国家标准《测试方法的精密度在重复性或再现性条件下所得测试结果可接受性的检查和最终测试结果的确定》(GBIT 1 1792一1989)，在重复性条件下，如果两个测试结果的绝对差不超过r的值，可取两个侧试结果的平均值作为最终测试结果。如果两个结果的绝对差超过r的值，并且测试费用较低，须再做两次测试。当4个结果的极差(即其中的最大值与最小值之差)不超过相应的临界极差c，瓜(4)二3.6a，时，取4个结果的平均值作为最终测试结果。如果两个结果的绝对差超过r的值，并且测试费用较高时，只须再作一次测试。当3个结果的极差不超过相应的临界极差
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条