1) heterogeneity measurement
异质性测量
1.
SAR speckle suppression by method of heterogeneity measurement
SAR图像异质性测量在相干斑抑制中的应用
2) qualitative measurement
定性(质)测量
3) feature space heterogeneity
特征变量异质性
1.
In classification,feature space heterogeneity is an important kind of data characteristics,and impacts significantly on the classification performance.
在分类问题中,特征变量异质性是一种重要的数据特性,对于分类方法的应用结果具有显著影响。
4) measurement of parameters about the mass properties
质量特性测量
1.
It is very important for weapon products to take the measurement of parameters about the mass properties, and relevant equipment develops as the product grow .
对武器产品中广泛存在的火箭弹、鱼雷等细长杆件,由于长径比大,其质量特性测量中存在着装卡、安全问题,特别在大长度测量时,问题尤为明显。
5) ADO ratio
各向异性度测量
1.
In order to assign γ ray multipolarity, a method of ADO ratios deduced from coincidence data has been described.
介绍了符合模式下γ射线的各向异性度测量方法以及由此来指定γ射线跃迁多极性的原理 。
6) dissimilarity measure
相异性度量测度
1.
These characteristics are very similar to the particle world in quantum mechanism,therefore,based on quantum clustering,a novel categorical quantum clustering CQC algorithm was proposed by rewriting the distance_based quantum potential equation and defining the new dissimilarity measure.
基于此,参照量子聚类QC算法确定聚类中心的聚类策略,重写距离量子势能公式,定义相似性度量测度和相异性度量测度的新概念,提出了针对分类属性数据的量子聚类CQC算法,并对算法的聚类有效性进行了研究,通过同其它几个已有的算法的仿真实验比较,证明该算法是有效的、有一定的可扩展性,算法的一些性能优于已有的其它几个算法。
2.
In view of this,based on CQC(Categorical Quantum Clustering) algorithm and its problems,the main researching work is given as following:(l)In view of the fact that the CQC algorithm clustering ability is limited because of using traditional Hamming dissimilarity measure and ignoring the categorical value significance and the characteristic association among the values.
鉴于此,本文在深入研究现有CQC(Categorical Quantum Clustering)算法的基础上,针对其存在的问题,主要进行了以下工作:(1)针对CQC算法由于采用传统的Hamming相异性度量测度计算数据对象间相异性,忽略了分类属性取值自身的涵义以及取值之间的特征关联,从而导致CQC算法聚类能力受限问题,通过引入一种新的分类属性数据Ahmad相异性度量测度,提出了一种改进的MCQC算法,并分别对分类属性、二值属性和混合属性数据集进行了仿真研究,结果表明改进后的MCQC算法具有更高的聚类准确率。
补充资料：异质
1.特异的资质﹑禀赋。 2.指某种材料的特异质地。比喻才能出众的人。 3.不同资质。 4.指形体不同。
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参考词条