1) minimal similarity
最小相似度
1.
So,this paper proposes a new method based on the center of sum function of the minimal similarity.
初始中心点应该选择来自不同的类并且初始中心点文本之间的相似度应尽量小,为此提出了一种新的基于最小相似度的中心选取方法,该方法选择相似度最小的两个样本分别作为初始的两个中心,然后依次选择到已知中心相似度最小的样本作为其他类的中心。
2) maximum-minimum similarity training
最大-最小相似度学习
1.
This paper proposes a maximum-minimum similarity training algorithm to optimize the parameters in the effective method of text extraction based on Gaussian mixture modeling of neighbor characters.
文本区域提取实验结果表明:在用期望最大化(expectation maximization,简称EM)算法获得参数的极大似然估计值后,使用最大-最小相似度学习方法,使文本提取综合性能明显提高,开放实验的召回率和准确率分别达到98。
3) Max-Similarity
最大相似度
4) The-least Distance Sim-ilarity
最近相似度
5) least squares approximation method
最小二乘相似法
6) minimum-phase approximation
最小相位近似
1.
The first is that the minimum-phase approximation of the near-filed HRTF fits well for most directions except for contralateral and frontal directions.
通过分析近场HRTF原函数与最小相位近似函数之间的相关性和相位误差,研究生理结构影响近场HRTF最小相位特性的空间规律。
补充资料：最小辐亮度与最小辐照度(见核爆炸火球)
最小辐亮度与最小辐照度(见核爆炸火球)
minimum-brightness and minimum-irradiance
zuixiao fuliangdu yu zuixiaofu乙haodu最小辐亮度与最小辐照度(minimum-brightness and而nimum一irradianee)见核爆炸火球。
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