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1)  feature selection
特征变量选择
1.
The approach is composed of three phases:(1)feature selection is accomplished by the Simba algorithm;(2)the initial fuzzy system is identified using the fuzzy clustering algorithm;(3)the structure and parameters of the fuzzy system are optimized by the Pittsburgh-style real-coded genetic algorithm.
该方法由以下三步组成:(1)利用Simba算法进行特征变量选择;(2)采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;(3)利用匹茨堡型实数编码的多目标遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行学习。
2)  feature vector selection
特征向量选择
1.
A fast principal component analysis method is proposed to solve the computation problem for kernel matrix K based on a multi-block feature vector selection.
针对核主成分分析方法(KPCA)存在大样本集的核矩阵K计算困难问题,提出一种基于分块特征向量选择的快速核主成分分析方法。
2.
Then a geometry-based feature vector selection(FVS) scheme was adopted to reduce the computational complexity of KFDA.
首先采样数据经过小波变换方法去除噪声,去除噪声后的数据进行KFDA建模,然后在建模同时采用特征向量选择(FVS)算法降低复杂性。
3)  feature selection
特征选择
1.
Fast VQ algorithm for hyperspectral image compression based on feature selection;
基于特征选择的高光谱图像快速矢量量化算法
2.
A feature selection method based on ReliefF evaluation and complementary coefficient;
一种基于ReliefF评估和互补系数的特征选择算法
3.
Application of union adaptive algorithm based on PCA and rough set for feature selection in face recognition;
PCA和粗糙集的联合自寻优特征选择在人脸识别中的应用
4)  characteristic selection
特征选择
5)  feature extraction
特征选择
1.
After a brief introduction of the theories of Extension Matrix and Rough Set, Greedy Algorithm, and Heuristic search Algorithm, this paper compares their performance in signal feature extraction applications.
简单介绍了基于扩张理论和粗集理论的优化算法、“贪心算法”和启发式搜索算法等典型特征选择的优化算法,并比较它们的性能,在此基础上选择启发式搜索算法用于信号特征的选择。
2.
Traditional feature extraction method treats each feature separately and disregards the semantic feature such as relativity and comparability.
它的关键技术包括网页清洗、中文分词、特征选择、文本表示以及分类算法。
6)  features selection
特征选择
1.
For features selection from infrared remote sensing image,the genetic algorithm(GA) is used to search for the optimum feature subset based on minimum entropy separability criterion.
以最小判别熵可分性判据作为准则,利用遗传算法搜索最优特征子集,实现了遥感红外图像的特征选择。
2.
On the base of Tibetn Character characteristic of graph construction,we explain what the peculiar processing in normalization,features selection and so on.
说明必须根据藏文字丁的结构特点 ,在字符归一化、特征选择方面进行特殊的处理 ,以实现藏文识别中相似字丁的区分。
补充资料:数控机床主要特征规格的选择
数控机床已发展成品种繁多、可供广泛选择的商品,在机型选择中应在满足加工工艺要求的前提下越简单越好。例如,车削中心和数控车床都可以加工轴类零件,但一台满足同样加工规格的车削中心价格要比数控车床贵几倍,如果没有进一步工艺要求,选数控车床应是合理的。在加工型腔模具零件中,同规格的数控铣床和加工中心都能满足基本加工要求,但两种机床价格相差20%~50%,所以在模具加工中要采用常更换刀具的工艺可安排选用加工中心,而固定一把刀具长时间铣削的可选用数控铣床。

数控机床的最主要规格是几个数控轴的行程范围和主轴电机功率。机床的三个基本直线坐标(X、Y、Z)行程反映该机床允许的加工空间,在车床中两个坐标(X、Z)反映允许回转体的大小。一般情况下加工工件的轮廓尺寸应在机床的加工空间范围之内,例如,典型工件是450 mm ×450 mm ×450 mm的箱体,那么应选取工作台面尺寸为500mm×500 mm的加工中心。选用工作台面比典型工件稍大一些是出于安装夹具考虑的。机床工作台面尺寸和三个直线坐标行程都有一定的比例关系,如上述工作台(500 mm ×500 mm)的机床,x轴行程一般为(700~800)mm、y轴为(500~700)mm、z轴为(500~600)mm左右。因此,工作台面的大小基本上确定了加工空间的大小。个别情况下也允许工件尺寸大于坐标行程,这时必须要求零件上的加工区域处在行程范围之内,而且要考虑机床工作台的允许承载能力,以及工件是否与机床交换刀刀具的空间干涉、与机床防护罩等附件发生干涉等系列问题。

数控机床的主电机功率在同类规格机床上也可以有各种不同的配置,一般情况下反映了该机床的切削刚性和主轴高速性能。例如,轻型机床比标准型机床主轴电机功率就可能小1~2级。目前一般加工中心主轴转速在(4000~8000)r/min,高速型机床立式机床可达(20000~70000)r/min,卧式机床(10000~20000)r/min,其主轴电机功率也成倍加大。主轴电机功率反映了机床的切削效率,从另一个侧面也反映了切削刚性和机床整体刚度。在现代中小型数控机床中,主轴箱的机械变速已较少采用,往往都采用功率较大的交流可调速电机直联主轴,甚至采用电主轴结构。这样的结构在低速中扭矩受到限制,即调速电机在低转速时输出功率下降,为了确保低速输出扭矩,就得采用大功率电机,所以同规格机床数控机床主轴电机比普通机床大好几倍。当使用单位的一些典型工件上有大量的低速加工时,也必须对选择机床的低速输出扭矩进行校核。轻型机床在价格上肯定便宜,要求用户根据自己的典型工件毛坯余量大小、切削能力(单位时间金属切除量)、要求达到的加工精度、实际能配置