1) crosspoint measurement
相交度测量
2) cross similarity measurement
交叉相似度测量
1.
This paper proposed a combined SVM system using GMM supper vector and its test score normalization, and a cross similarity measurement and its use for the score normalization and symmetric scoring.
本课题对目前主流的高斯混合模型和支撑向量机两大系统进行了详细的讨论,并从特征域、模型域、得分域等不同角度对说话人识别鲁棒性增强技术进行了系统的探讨,并在此基础上提出了基于高斯混合模型超矢量的支撑向量机系统及其测试得分归一化,提出了基于交叉相似度测量的说话人自适应的得分归一化和对称得分技术。
3) similarity measure
相似度测量
1.
It is based on means of template matching according to a combined invariants-based similarity measure and TPS image warping.
运用一种基于组合不变量的相似度测量的模板匹配和弹性TPS算法配准减影方法,并根据实际情况有所改进。
2.
Then aspam detection algorithm based on similarity measure is designed, which is named Spam-SMA and it makes use of the N-gram as features for comparison.
分析新垃圾邮件发现的意义,设计用来发现新垃圾邮件的相似度测量算法——Spam-SMA,该算法使用N元字串(N-Gram)作为比较用特征,基于该算法,在规则判分的反垃圾邮件框架下,提出1种新垃圾邮件发现机制,并通过对SpamAssassin的扩展实现了该机制。
4) similarity measurement
相似度测量
1.
To make blocks match better,the algorithm improves the accuracy of similarity measurement through subdividing image block.
在图像背景中,利用灰度变化和边缘特征,并根据红外目标的亮度特征避开有目标的区域,搜索合适的图像块;在块匹配时,将图像块进一步细分,改进了相似度测量算法的准确性。
5) 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。
6) solid concentration measurement
固相浓度测量
补充资料：表面粗糙度测量
长度计量技术中对工件加工表面的微观几何形状特性的测量。常用的测量方法有比较法、触针法、光切法和干涉法等。
比较法 将表面粗糙度比较样块（简称样块,图1）根据视觉和触觉与被测表面比较，判断被测表面粗糙度相当于那一数值，或测量其反射光强变化来评定表面粗糙度(见激光测长技术)。样块是一套具有平面或圆柱表面的金属块，表面经磨、车、镗、铣、刨等切削加工，电铸或其他铸造工艺等加工而具有不同的表面粗糙度。有时可直接从工件中选出样品经过测量并评定合格后作为样块。利用样块根据视觉和触觉评定表面粗糙度的方法虽然简便,但会受到主观因素影响,常不能得出正确的表面粗糙度数值。
触针法 利用针尖曲率半径为 2微米左右的金刚石触针沿被测表面缓慢滑行，金刚石触针的上下位移量由电学式长度传感器转换为电信号，经放大、滤波、计算后由显示仪表指示出表面粗糙度数值，也可用记录器记录被测截面轮廓曲线。一般将仅能显示表面粗糙度数值的测量工具称为表面粗糙度测量仪（见彩图），同时能记录表面轮廓曲线的称为表面粗糙度轮廓仪（简称轮廓仪,图2。这两种测量工具都有电子计算电路或电子计算机，它能自动计算出轮廓算术平均偏差Rα,微观不平度十点高度RZ,轮廓最大高度Ry和其他多种评定参数，测量效率高，适用于测量Rα为0.025～6.3微米的表面粗糙度。
光切法 光线通过狭缝后形成的光带投射到被测表面上，以它与被测表面的交线所形成的轮廓曲线来测量表面粗糙度（图3）。由光源射出的光经聚光镜、狭缝、物镜1后,以45°的倾斜角将狭缝投影到被测表面，形成被测表面的截面轮廓图形，然后通过物镜 2将此图形放大后投射到分划板上。利用测微目镜和读数鼓轮（图中未示）先读出h值,计算后得到H 值。应用此法的表面粗糙度测量工具称为光切显微镜。它适用于测量RZ和Ry为0.8～100微米的表面粗糙度，需要人工取点，测量效率低。
干涉法 利用光波干涉原理 (见平晶、激光测长技术)将被测表面的形状误差以干涉条纹图形显示出来,并利用放大倍数高 （可达500倍）的显微镜将这些干涉条纹的微观部分放大后进行测量，以得出被测表面粗糙度。应用此法的表面粗糙度测量工具称为干涉显微镜。这种方法适用于测量Rz和Ry为 0.025～0.8微米的表面粗糙度。
比较法 将表面粗糙度比较样块（简称样块,图1）根据视觉和触觉与被测表面比较，判断被测表面粗糙度相当于那一数值，或测量其反射光强变化来评定表面粗糙度(见激光测长技术)。样块是一套具有平面或圆柱表面的金属块，表面经磨、车、镗、铣、刨等切削加工，电铸或其他铸造工艺等加工而具有不同的表面粗糙度。有时可直接从工件中选出样品经过测量并评定合格后作为样块。利用样块根据视觉和触觉评定表面粗糙度的方法虽然简便,但会受到主观因素影响,常不能得出正确的表面粗糙度数值。
触针法 利用针尖曲率半径为 2微米左右的金刚石触针沿被测表面缓慢滑行，金刚石触针的上下位移量由电学式长度传感器转换为电信号，经放大、滤波、计算后由显示仪表指示出表面粗糙度数值，也可用记录器记录被测截面轮廓曲线。一般将仅能显示表面粗糙度数值的测量工具称为表面粗糙度测量仪（见彩图），同时能记录表面轮廓曲线的称为表面粗糙度轮廓仪（简称轮廓仪,图2。这两种测量工具都有电子计算电路或电子计算机，它能自动计算出轮廓算术平均偏差Rα,微观不平度十点高度RZ,轮廓最大高度Ry和其他多种评定参数，测量效率高，适用于测量Rα为0.025～6.3微米的表面粗糙度。
光切法 光线通过狭缝后形成的光带投射到被测表面上，以它与被测表面的交线所形成的轮廓曲线来测量表面粗糙度（图3）。由光源射出的光经聚光镜、狭缝、物镜1后,以45°的倾斜角将狭缝投影到被测表面，形成被测表面的截面轮廓图形，然后通过物镜 2将此图形放大后投射到分划板上。利用测微目镜和读数鼓轮（图中未示）先读出h值,计算后得到H 值。应用此法的表面粗糙度测量工具称为光切显微镜。它适用于测量RZ和Ry为0.8～100微米的表面粗糙度，需要人工取点，测量效率低。
干涉法 利用光波干涉原理 (见平晶、激光测长技术)将被测表面的形状误差以干涉条纹图形显示出来,并利用放大倍数高 （可达500倍）的显微镜将这些干涉条纹的微观部分放大后进行测量，以得出被测表面粗糙度。应用此法的表面粗糙度测量工具称为干涉显微镜。这种方法适用于测量Rz和Ry为 0.025～0.8微米的表面粗糙度。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条