1) quantitative change rule recognition
量变规律识别
2) law recognition
规律识别
1.
Rough law F-decomposition and law recognition;
粗规律F-分解与规律识别
2.
Rough data law recognition on the basis of S-rough set theory;
基于S-粗集的粗数据规律识别
3) classification variable
识别变量
1.
In terms of a new point,introducing a classification variable according to each observation,a new Bayesian method for positioning gross errors based on the posterior probability of the classification variable is put forward,and the mean shift model is constructed in order to get the Bayesian estimator for gross errors.
从一个新的角度出发,对应每个观测值引入一个识别变量,基于识别变量的后验概率提出一种新的粗差定位的Bayes方法,并构造相应的均值漂移模型给出粗差估算的Bayes方法。
4) Identification of law and criterion
法律法规识别
5) recognition of the system law
系统规律识别
6) recognition of F-interfere law
F-干扰规律识别
补充资料：量变
| 量变 quantitutive change 事物在数量上的增减和场所的更换。又称渐变。是事物运动的基本状态之一，与质变相对。事物的量变由事物内部矛盾所引起，表现为微小的，不显著的、逐渐的和缓慢的发展变化，呈现出事物的统一、静止、平衡、相持等状态。量变时，事物的质保持暂时的稳定。量变积聚着破坏这种稳定状态的因素，达到一定关节点，就会引起事物的质变。量变体现着事物存在和发展的连续性，又是事物质变的准备阶段。 |
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参考词条