1、針對植物病害彩色紋理圖像的特點(diǎn)，提出將支持向量機和色度矩分析方法相結合應用于植物病害識別中。
2、定義了滿(mǎn)足權重要求的模糊權重向量，利用三角模糊數的截集，給出了模糊加權平均數的計算原理、步驟和一種簡(jiǎn)便的近似方法。
3、本文從幾何、代數及向量等不同觀(guān)點(diǎn)推導四鄰公式，并進(jìn)而直接推論特殊球面三角中納皮爾法則二的公式。
4、梯形模糊數樣本是一類(lèi)非隨機樣本，本文將討論基于梯形模糊數樣本的支持向量機。
5、成功解決了光滑支持向量分類(lèi)機的收斂上界問(wèn)題。
6、向量這一現代數學(xué)新工具引入立體幾何后處理立體幾何問(wèn)題，有了新方法、新途徑。
7、該方法首先在不知道任何基陣方向向量先驗知識的情況下，利用信號的多普勒信息估計波束形成的權矢量。
8、使用向量空間模型來(lái)表示事件描述片段的特征，并分類(lèi)計算特征詞的重要度，最后對文本中的事件片段進(jìn)行定位和分類(lèi)。
9、如果大家知道圓柱面是什么樣的，那么就可以想象到，其法向量水平地指向外面。
10、圖上有個(gè)東東我沒(méi)畫(huà)，就是這個(gè)平面的法向量。
11、數學(xué)、代數、平面幾何、解析幾何;微分、積分，向量，力，功，能。
12、通常，您將設置為相同的值作為中斷向量。
13、在實(shí)驗設計上，先產(chǎn)生三種混合樣本資料，以比較在各種不同的實(shí)驗設計下，學(xué)習向量量化網(wǎng)路分類(lèi)正確性之差異。
14、針對基于經(jīng)驗風(fēng)險最小化原則的傳統學(xué)習方法的不足，提出了一種基于支持向量機的油氣管道安全識別方法。
15、以江陰興澄鋼鐵公司的實(shí)際數據進(jìn)行實(shí)驗，結果表明，支持向量機方法有著(zhù)良好的泛化能力，優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )建模方法。
16、矢量積節點(diǎn)計算兩個(gè)向量的數量積。
17、桌球臺給出了非奇異矩陣的伴隨的廣義特征向量的表達式。
18、通過(guò)保持量子態(tài)是單位向量，變換就都是幺正的。
19、星座圖與連接向量圖是多變量統計的直觀(guān)方法，可用于多變量樣本或多變量指標的聚類(lèi)分析。
20、正基于此，本文進(jìn)一步以矩陣和向量為工具對解法進(jìn)行優(yōu)化，使通過(guò)初等行變換后經(jīng)線(xiàn)性表出就可以產(chǎn)生結果。
21、由于在原有基礎上增加了其特征向量的維數，因而具有更好的魯棒性。
22、由于分類(lèi)的依據是氣泡表面積的大小，確定了圓面積和圓形度兩個(gè)最能表征類(lèi)圓形表面積的分量組成分類(lèi)特征向量。
23、如果要得到單位向量，需要除以它的模長(cháng)。
24、然后對二值化的圖像進(jìn)行特征提取，獲得疵病的數字化信息和特征向量。
25、應用瞬時(shí)值對稱(chēng)分量變換，可提取電壓、電流故障分量的正序空間向量。
26、在彈性力學(xué)求解新體系中，將對偶向量進(jìn)行重新排序后，提出了一種新的對偶微分矩陣，對于有一個(gè)方向正交的各向異性材料的三維彈性力學(xué)問(wèn)題發(fā)現了一種新的正交關(guān)系。
27、提出了一種基于支持向量機的農村用電量需求預測方法。
28、在區域擴張法平面分割算法中，利用法向量對生成平面進(jìn)行校正，有效的克服了區域擴張中存在的平滑漸變問(wèn)題。
29、首先利用小波包對采集信號進(jìn)行分解和重構能量特征向量。
30、這是三個(gè)單位向量，在，，三個(gè)方向。
31、介紹了光滑支持向量分類(lèi)機模型的原理，用集合論等方法證明模型的收斂性，然后得到收斂上界的計算公式。
32、另一類(lèi)變量與向量函數呈非線(xiàn)性關(guān)系。對于后一類(lèi)變量，用棄舍隨機方法先給出位置初值，然后將問(wèn)題化為線(xiàn)性最小二乘問(wèn)題，直接解超定方程組。
33、我想找出這個(gè)向量場(chǎng)的勢函數。
34、采用單位向量控制形式的最終滑動(dòng)模態(tài)控制器，對滿(mǎn)足匹配條件和不滿(mǎn)足匹配條件的不確定性均適用。
35、用非標準分析的方法給出向量函數微分的定義。
36、還可以用外積來(lái)找到一個(gè)向量，使它和給定的向量及垂直。
37、視覺(jué)化教材的部份提供了用來(lái)展示不同物理現象的多媒體工具，包括向量場(chǎng)、靜電學(xué)、靜磁學(xué)、法拉第定律和光。
38、本文提出一種新的基于梯度向量角的鏡頭邊界檢測方法。
39、研究基于可能性理論的模糊支持向量分類(lèi)機。
40、這只是一個(gè)由向量場(chǎng)得到的，有點(diǎn)特別的函數，但這跟別的函數是一樣的。
41、文中詳細給出了維分布數組的下標地址計算公式，分布數組的內情向量結構以及分布數組映射函數算法，并對有關(guān)編譯實(shí)現技術(shù)進(jìn)行了探討。
42、將方法分別應用于廣義支持向量機或最小二乘支持向量機回歸估計，構成多層支持向量回歸估計器。
43、這些亂數產(chǎn)生器的制作也可采用平行指令來(lái)作向量化。
44、在膚色區域中利用眼睛的亮度圖和色度圖定位人臉樣本，最后利用訓練好的支持向量機預測人臉樣本是否為人臉。
45、本文介紹了互連網(wǎng)絡(luò )，并對可用在虛共存細胞結構縱橫加工向量機中的網(wǎng)絡(luò )單元進(jìn)行了概念設計。
46、本研究系采用地籍圖掃瞄影像檔由面生成線(xiàn)，線(xiàn)簡(jiǎn)化成點(diǎn)使其保有其向量式位相關(guān)系。
47、利用迭代學(xué)習的方法來(lái)簡(jiǎn)化支持向量機的決策函數，實(shí)驗證明本文的方法能夠極大的簡(jiǎn)化的決策函數，該方法易于實(shí)施。
48、最后討論了向量值正規模糊子群與向量值模糊商群的性質(zhì)，同時(shí)建立了向量值模糊商群的同構定理。
49、我需要一個(gè)向量切割測控這種字體。
50、采用改進(jìn)的雙閾值法和基于模型的方法進(jìn)行漸變鏡頭的檢測，根據運動(dòng)向量的變化檢測攝像機的運動(dòng)狀態(tài)。
51、它是一個(gè)在平面上的向量場(chǎng)。
52、我們容易知道，法向量為，正負號取決于它是指向外面還是里面。
53、要找到機場(chǎng)當地的時(shí)區也很困難，好在機場(chǎng)的經(jīng)度和緯度比較容易獲得，因此我們可以利用時(shí)區向量地圖用經(jīng)緯度來(lái)確定時(shí)區。
54、實(shí)驗證明實(shí)值向量表示方法在處理復雜問(wèn)題時(shí)優(yōu)于二進(jìn)制表示方法。
55、兩條異面直線(xiàn)的距離也不必要找出公垂線(xiàn)段，只需利用向量的射影性質(zhì)來(lái)解即可。
56、此外，由于受到“向量解題簡(jiǎn)單”思想的誤導，在什么情況下選用向量法解決立體幾何問(wèn)題，也是學(xué)生遇到的困難之一。
57、對向量值緩慢振動(dòng)函數及遙遠概周期函數的性質(zhì)作了討論。
58、我們常在氣象報告里聽(tīng)到的用語(yǔ)也可做為例子：溫度與壓力屬于純量，而風(fēng)速則是向量。
59、好吧，我知道你們其實(shí)不喜歡，計算一個(gè)向量場(chǎng)中曲面的通量，所以你們可能不知道我為什么要這么做。
60、同時(shí)也探討了高中數學(xué)課程中空問(wèn)向量的內容設置及其邏輯體系，并分析了空間向量與立體幾何的關(guān)系。
61、表格，包含由中斷類(lèi)型決定的中斷向量和索引。
62、給出了兩個(gè)拓撲向量空間的乘積空間上截口定理，極小極大不等式及一個(gè)推廣的不動(dòng)點(diǎn)定理。
63、這些數據能會(huì )用來(lái)為表面上每個(gè)頂點(diǎn)創(chuàng )建一個(gè)旋轉矩陣，能夠用來(lái)把向量從全局坐標系轉換到切線(xiàn)空間。
64、還有，這些新特性以及一個(gè)新的數據類(lèi)型使用了向量指令進(jìn)行并行化的計算。
65、通過(guò)在個(gè)體類(lèi)內保局差異散度矩陣的零空間中求最優(yōu)特征向量，避免了矩陣的奇異性問(wèn)題，解決了小樣本問(wèn)題。
66、兩個(gè)向量之間的線(xiàn)性插值。
67、然后由關(guān)鍵點(diǎn)相鄰像素的梯度方向直方圖描繪出種子點(diǎn)及其特征向量，近而獲得關(guān)鍵點(diǎn)的特征向量；最后使用距離函數作為相似性度量進(jìn)行配準。
68、主要強調一些對其他學(xué)科很有用處的內容，包括方程系統，向量空間，行列式，本征值，相似矩陣和正定矩陣。
69、為了避免時(shí)延故障測試因額外測試器插入導致過(guò)高的硬件成本和性能降低，本文提出了一種內建自測試測試向量生成器設計。
70、仿真結果表示，在前向向量法基礎上仿真動(dòng)態(tài)跳幀和運動(dòng)矢量的修正比、雙線(xiàn)性?xún)炔宸ê颓跋蛳蛄糠軌蛱岣邎D像的信噪比。
71、加載向量的元素是按編號順序列表的加載分量。
72、首先，介紹了支持向量回歸估計的學(xué)習算法。
73、自殺意向量表得分與特質(zhì)焦慮、絕望高度相關(guān)。
74、我們利用平面向量分析，矩陣，求導運算等工具推導出所有的結論和公式。
75、本課程的主要內容：極限論，一元微積分及其應用，向量代數和空間解析幾何。
76、如果取一個(gè)有旋的向量場(chǎng)，流體流動(dòng)方向是環(huán)繞某個(gè)坐標軸的，那么就會(huì )發(fā)現它的散度是零。
77、假設有一個(gè)帶電荷的顆粒，這個(gè)向量場(chǎng)就會(huì )告訴你，有一個(gè)電場(chǎng)力，其大小為微粒上的電荷與電場(chǎng)之積。
78、線(xiàn)性變換技術(shù)能夠消除圖像高維特征向量的各分量之間的相關(guān)性，并對特征向量進(jìn)行降維。
79、先對織物圖像的分類(lèi)問(wèn)題建立貝葉斯模型，再提取織物圖像的形態(tài)結構參數作為特征向量，并計算出分類(lèi)結果。
80、在目前的設計工具中，功能驗證普遍依賴(lài)手工輸入測試向量，觀(guān)測輸出波形圖這種方法。
81、針對傳統的基于像素級變化檢測的打擊效果評估系統的不足，提出了基于變化目標特征向量分析的打擊效果評估系統。
82、在相同的命令向量中使用相同的視覺(jué)符號。
83、向量分析實(shí)質(zhì)是用符號來(lái)代表物理量或幾何量。
84、最后，研制一組新型三埠校準器，用以校準三埠向量網(wǎng)路分析儀。
85、現在的問(wèn)題是，如果有一個(gè)保守的，或者路徑獨立的向量場(chǎng)，那它是某個(gè)東西的梯度嗎？
86、本文采用矩陣和向量分析方法，對六自由度運動(dòng)平臺運動(dòng)學(xué)特性進(jìn)行了研究。
87、本研究以資訊融合的方式，結合向量圖、光達以及航照資料，重建三維建物模型。
88、編程中采用了稀疏矩陣向量相乘的優(yōu)化技術(shù)。
89、該算法對的每個(gè)深度像素增加一個(gè)方向向量，對位于同一深度的像素采用加權平均的方法生成新視點(diǎn)下的目標圖像。
90、優(yōu)化問(wèn)題的二階充分條件是研究靈敏度分析的基礎，支持向量機是數據挖掘的新方法。
91、結果基于模糊群體決策的思想，提出了一種在群組層次分析法中求權向量時(shí)確定專(zhuān)家權重系數的新方法。
92、如果一個(gè)向量場(chǎng)不可能是梯度場(chǎng)，那我們就不應該嘗試去找勢函數。
93、根據這種觀(guān)點(diǎn)，多層介質(zhì)波導中波的傳播和散射可以歸結為多維空間向量的坐標變換，并可用傳輸線(xiàn)和網(wǎng)絡(luò )表示。?
94、先思考一下圓柱面的法向量？
95、目的探討預激綜合征對中間向量的影響及臨床意義。
96、事實(shí)上，給定的向量場(chǎng)與法向量是相互平行的。
97、多元分析的一個(gè)重要內容就是研究隨機向量之間的關(guān)系。
98、結果證明，和線(xiàn)性預測算法相比，采用支持向量機預測網(wǎng)絡(luò )延時(shí)具有較高的正確率。
99、由于對門(mén)限參數和同積向量似然函數既不可微也不光滑，不能直接運用傳統的極大似然估計。
100、針對土石壩滲透參數和測壓管水位間復雜的非線(xiàn)性關(guān)系，應用最小二乘支持向量機于土石壩滲透系數的反演。