1) Sign function discrimination matric
符号函数判别矩阵
2) sign function matrix
符号函数矩阵判别法
1.
15K and 101kPa as an example, the sign function matrix (SFM) method is employed to discriminate the variable interval of each stable univariant curve and the stability of each invariant point in the phase diagrams.
15K和 10 1kPa时的W1 W2 ,m1 m2 和X1 X2 相图为例 ,用符号函数矩阵判别法 (SFM法 ) ,对相图中各曲线的稳定区间及无变度点的稳定性进行了判别 ,所得结果均与实验事实相吻合 ,从而解决了此类相图的预测和计算机成图过程中的相关问题 。
3) matrix sign function
矩阵符号函数
1.
This papet gives a artificial neural network method for solving the continuous and discrete algebraic Riccati equations based on the matrix sign function.
本文基于矩阵符号函数方法，运用神经网络技术的智能特性，给出了一种求解连续及离散代数Riccati方程的ANN（artificianeuralnetwork）方法。
4) matrix generalized sign function
矩阵广义符号的函数
5) judgment matrix
判别矩阵
1.
The defect source of actual system can be accurately judged by constructing the system defect judgment matrix and combining with PLC port state.
该方法通过构造系统的故障判别矩阵,并结合端口的状态,通过运算可以准确地判别系统的故障源。
6) judgement matrix
判别矩阵
1.
This method can judge the actual system defect source and decrease the software computation\|quantity by constructing the system defect judgement matrix and combining the PLC port state.
该方法通过构造系统的故障判别矩阵 ,并结合PLC端口的状态 ,可以通过运算准确地判别系统的故障源 ,降低监控软件的运算
补充资料：判别函数
判别函数
discrimiiiaiit function
判别函数【由义血血班成如‘垃扣;八。cKp.M“.a盯ua二中y·HKqoa」 在有两个类的判别分析(disc而刘na力t anal邓is)问题中，用来构造判决规则的统计量.两个类的判别问题可描述如下.设观测值为向量x=(xl，…，凡)的被观测客体属于两个类7T，和几之一，但不知属于哪一个.问题是要找一个判别规则，使得当向量x的观测值已知时，用该规则可确定此客体属于哪一类.建立这样的规则，即是把向量x的样本空间划分为区域R，和RZ，使得当x在尺中时，有理由判定x属于冗，(根据选定的求最优解的原则).如果判别规则是根据划分R，“{x:T(x)常数且a
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