向量造句

1、将DICA方法分别应用于广义支持向量机或最小二乘支持向量机回归估计,构成多层支持向量回归估计器。

向量

2、本文剖析了线性代数中伴随矩阵、行向量与列向量的乘积、正交矩阵几个较难掌握的概念,由此引出这些概念的一些基本特征和性质。

3、先对织物图像的分类问题建立贝叶斯模型,再提取织物图像的形态结构参数作为特征向量,并计算出分类结果。

4、为了避免时延故障测试因额外测试器插入导致过高的硬件成本和性能降低,本文提出了一种内建自测试测试向量生成器设计。

5、方向向量和上向量是线性相关的。

6、基于信号特征向量分解的一种唯一形式,我们提出了用递推算法来实现由一个或几个信号特征向量进行DOA估计。

7、那是因为这条线垂直于全部法向量,所以它平行于全部平面,所以它平行于全部平面,为什么它在面内而不是平行于该面?

8、扰动因子向量的方向与材料单元体应力主方向相同。

9、在力反馈虚拟现实设备中,力被作为向量的形式进行处理,论文认为常用的力反馈表达方式有基于动作的方式、基于时间的方式或者这两者的混合。

10、他等到目标单位走下一段楼梯,直到瞄准向量中出现一个信号表示他的第一发子弹射穿目标后会落在停车场内不会造成任何其他损害。

11、应用瞬时值对称分量变换,可提取电压、电流故障分量的正序空间向量

12、反射:使用反射向量的方向作为坐标。环境映射需要这种输入。

13、提出了一种基于支持向量机的农村用电量需求预测方法。

14、并结合实例,讨论了支持向量回归在供应链管理绩效评价中的应用及其特点。

15、结果证明,和线性预测算法相比,采用支持向量机预测网络延时具有较高的正确率。

16、利用三角范数研究了模糊内积空间;最后,讨论了模糊向量的内积。

17、此校准方法具有使用多埠校准器,校准多埠向量网路分析仪之潜力。

18、然后对二值化的图像进行特征提取,获得疵病的数字化信息和特征向量

19、我需要一个确定的向量场,而且它在,D,上是处处可微的,然后和平时一样的做法。

20、在内建自测试中,针对随机向量测试,本文提出了一种通过输出信号分组压缩来减少多输入特征寄存器MISR的硬件开销的方法。

21、提出了一种新的基于关联规则的多层文档聚类算法,该算法利用新的文档特征抽取方法构造了文档的主题和关键字特征向量

22、事实上,给定的向量场与法向量是相互平行的。

23、该方法能计算并最大化高维空间中的多模式聚集特征向量距离,由于具有满足三角不等式和非奇性的特性,相对于其他两种方法,它提高了检测性能。

24、采用加利佛尼亚评判性思维倾向量表为研究工具,应用方便抽样法共抽取535名护理本科生为研究对象。

25、在诊断模型中,应用APEX网络提取分类信息,压缩向量空间维数,利用前馈网络建立其类型识别函数。

26、有一条平面曲线和这个平面上的向量场。

27、本文提出在并行计算机或向量计算机上进行数字滤波的一种并行计算方式。这种方式具有很高的处理速度和效率。

28、竞赛矩阵和竞赛图由于具有固定行和向量及列和向量的非负矩阵类的计数,是组合数学的一个非常困难的问题,因此对具有固定得分向量的竞赛矩阵的计数问题也比较困难。

29、应用虚位移原理和结合考虑材料交界面上的约束条件,文章建立了接触单元的刚度矩阵和等效荷载向量

30、如果要得到单位向量,需要除以它的模长。

31、本研究系采用地籍图扫瞄影像档由面生成线,线简化成点使其保有其向量式位相关系。 网

32、方法依据拓扑,凸分析和泛函分析的理论,对于锥扰动向量优化问题中特定的集值映射进行分析和研究。

33、将DICA方法分别应用于广义支持向量机或最小二乘支持向量机回归估计,构成多层支持向量回归估计器。

34、方法运用文献考证和历史分析的方法对向量概念的演变进行研究。

35、矩阵的秩、齐次线性方程组的解等知识运用于向量组线性相关性判定,归纳出六种判定向量组线性相关性的方法。

36、针对非线性时间序列的故障预报问题,提出一种融合最小二乘支持向量机和核减聚类的方法。

37、定义了满足权重要求的模糊权重向量,利用三角模糊数的截集,给出了模糊加权平均数的计算原理、步骤和一种简便的近似方法。

38、在序线性空间中,利用次似凸映射的择一性定理,得出具有一般约束的向量极值问题的最优性条件。

39、速度作为向量还是直接可加;但必须用向量分析的办法来处理。

40、研究基于可能性理论的模糊支持向量分类机。

41、文摘:用拉格朗日乘子法,利用向量分析的工具及巧妙的变换,对带摩擦约束的弹塑性接触问题的变分不等原理进行了严格的证明。

42、再说明一下,这是关于这两个向量场,多少有点奇怪的偏微分方程。

43、两个向量之间的线性插值。

44、我需要一个向量切割测控这种字体.

45、底面就是一个以向量B和C为边的平行四边形,我们怎么才能计算出这个平行四边形的面积?

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