1) 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。
2) 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。
3) 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。
4) similarity measure
相似测度
1.
σ-entropy,σ-distance measure and σ-similarity measure of intuitionistic interval-valued fuzzy sets;
直觉区间值模糊集的σ-熵、σ-距离测度和σ-相似测度
2.
Similarity Measure and Distance Measure of Intuitionistic Fuzzy Sets
区间值直观模糊集的相似测度和距离测度
3.
The relations between similarity measure and distance measure of Vague sets are analyzed.
讨论了相似测度与距离测度之间的关系。
5) similarity degree measurement
相似度量
1.
The rough set is used to reduce the features of the case and calculate features weights,while the similarity degree measurement,which improves retrieval speed and accuracy,is used to retrieve the similar cases.
运用粗糙集理论对范例库中的范例进行属性约简和特征向量权值计算,用相似度量理论来实现最相似范例检索,得到泥石流的危险性评价结果。
2.
Based on case-based reasoning(CBR),rough set technology,similarity degree measurement and expert knowledge,the method for constructing the intelligent decision support system(IDSS) of the railway rescue command system(RRCS) is proposed in this paper.
提出基于案例推理技术、粗糙集技术、相似度量理论与专家知识相结合的铁路救援指挥系统(RCS)中智能决策的构建方法。
3.
In the paper,the rough set is used to reduce the features of the case and the similarity degree measurement is used to retrieve the similar cases.
检索是CBR中的关键技术,直接影响到范例推理的效率和质量,该文提出先用粗糙集理论去除冗余的范例决策表中的特征属性,再用相似度量理论来实现相似范例检索,这种检索方法检索效率高。
6) similarity measures
相似度量
1.
A class of similarity measures between Vague sets;
一类Vague集间的相似度量
2.
Class of similarity measures between vague sets based on ternary array representation
一类三元数组表示的Vague集间的相似度量
3.
Two classes of high distinguishing ability of similarity measures between Vague sets
两类高区分能力的Vague集之间的相似度量
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