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1)  bijective mapping
双射映射
2)  bidirectional mapping
双向映射
1.
A bidirectional mapping network is proposed based on the conventional BP neural network.
在传统BP神经网络的基础上,提出了一种双向映射网络,证明了该网络的存在性,并验证了该网络的可实现性。
2.
And the bidirectional mapping between the shape of 3D face and the texture of 3D face is constructed.
利用北京工业大学多媒体与智能软件技术实验室创建的中国人彩色三维人脸数据库中所提供的三维人脸数据,还原到规格化前的三维人脸数据,并建立了几何图与纹理图的双向映射关系。
3)  BIFOLIATE map
双叶映射
1.
This paper puts forward BIFOLIATE map, which by fitting the mean-curve of the chaotic sequence, ensures its sequence approximately in the balance status when it varies the bifurcation parameter with finite precision.
文中提出了双叶映射,该映射通过对混沌序列的均值曲线的拟合,保证了在有限精度条件下进行变参数映射时序列的基本平衡,因此双叶映射容易产生平衡的混沌序列;理论分析与仿真结果表明,双叶数字混沌序列具有良好的平衡性和随机性,更高的保密性,等等,因此具有很高的参考价值和良好的应用前景。
4)  bimodal maps
双峰映射
1.
A system of renormalization group equantions and its solutions for period-tripling bifurcation in bimodal maps;
双峰映射三倍周期分岔的一组重正化群方程及其解
2.
Special symbolic products of bimodal maps;
双峰映射的一类特殊符号乘法
3.
In bimodal maps, there is a global regularity between the generalized dimensions D q(Z) and scaling factors {α C(Z),α D(Z)} for q>-1:D q(Z) log |Z| |α C(Z)α D(Z)|=β (2) q,which is independent of symbolic sequences Z ;when q ≤-1,this global regularity is broken.
在双峰映射中 ,当 q >- 1,Feigenbaum型吸引子的广义维数Dq(Z)与标度因子 {αC(Z) ,αD(Z) }之间 ,存在着一个不依赖于符号序列Z的整体规律 :Dq(Z)log|Z||αC(Z)αD(Z) | =β(2 )q ;当 q≤ - 1,该整体规律遭到破坏 。
5)  Bimodal map
双峰映射
1.
By means of the kneading theory of symbolic dynamics,the topological entropy of bimodal maps is calculated.
利用符号动力学的揉理论,讨论双峰映射拓扑熵的计算。
6)  bi-Lipschitz map
双Lipschitz映射
1.
In the paper, the Hausdorff dimension of some fractal raised from a problem of plane geometry isobtained by a bi-Lipschitz map from square to general quadrangle.
本文构造一般四边形与正方形的某种双Lipschitz映射,从而将四边形中一类分形之维数转化成正方形中对应分形之维数。
补充资料:高低分分段双向截除法

高低分分段双向截除法

即在考核打分时为消除考核者主观打人情分的影响,而对考核得出的结果按所有考核成员得出分值的平均值的一定比例限定高低分区间,对超过此区间的考核分数的使用进行限定,在统计成绩时而不予考虑、计算。此种方法可控制打分者在一定程度上约束自己的打分行为,将其控制在一定程度内,否则其打出的分数将视为无效,实际上也即相当于放弃了自己的投票权。由于实际考核工作中,评委主观打分和打人情分的倾向较普遍,因而对于优化考核有一定意义。但此种方法对考核者人数较多的情况下更适用,而考核者人数较少时(更易受事前操纵、考核者信息泄露风险系数增加、恶意评分者博弈动机增强等因素影响),其有效性将会降低。

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