1) Euclidean distance transform
欧氏距离变换
1.
Segmentation of attached tumor in lung based on Euclidean distance transform;
基于欧氏距离变换的肺部粘连肿瘤分割算法
2.
A 2-D complete Euclidean distance transform algorithm based on contour-stripped is presented in the paper.
论文提出了一种基于边界剥离的二维完全欧氏距离变换算法。
2) Euclidean distance transformation
欧氏距离变换
1.
Application of spine CT image segment based on snake model with Euclidean distance transformation;
利用欧氏距离变换Snake模型分割脊椎CT图像
3) complete Euclidean distance transform
完全欧氏距离变换
1.
This paper gives an algorithm for complete Euclidean distance transformation on the binary image on the basis of the contour scanning.
本文采用基于围线扫描的思想,提出了一个在二值图像中进行完全欧氏距离变换的算法。
4) Euclidean distance
欧氏距离
1.
Study on the Quality Control of Flos Chrysanthemi Indici by HPLC Chromatographic Fingerprint with Euclidean Distance;
液相指纹图谱结合欧氏距离对野菊花质量控制的研究
2.
Application study of image Euclidean distance in face recognition;
图像欧氏距离在人脸识别中的应用研究
3.
Line detection based on Euclidean distance;
基于欧氏距离的实时直线检测算法
5) Euclid distance
欧氏距离
1.
Firstly, reconstruct attractors in phase spaces using chaotic theory,Secondly fit the attractor s evolvement using BP neural networks, because selecting neural network s input training data using Euclid distance and correlation, improve neural network s associative memory and ratiocinative ability, can better fit the attractor s evolvement.
提出一种将混沌理论、关联度和神经网络相结合的短期负荷预测模型,首先利用混沌理论重构负荷时间序列的相空间吸引子,然后用BP神经网络来拟合空间吸引子的演化,由于使用空间欧氏距离和关联度联合来选取神经网络的训练样本,这样就提高了神经网络对负荷序列混沌特性的联想和泛化推理能力,能够更好的拟合吸引子的演化。
2.
Secondly,the attractor s evolvement using BP neural networks is made,and the neural network s input data using Euclid distance is selected.
提出一种将混沌时间序列和神经网络相结合的短期负荷预测方法,利用混沌理论重构相空间的吸引子,然后用BP神经网络来拟合空间吸引子的演化,同时利用空间欧氏距离来选取神经网络的输入样本,实例预测结果表明所提出方法的有效性和可行性。
3.
Because the values of Euclid distance limits used in the forecasting evidently impact the fore.
在混沌理论中,采用不同的嵌入维数计算方法所获得的维数略有不同,而在不同嵌入维数下对同一负荷时间序列进行预测的结果也不同,对此,文章提出了多嵌入维数的负荷预测方法,将不同维数下的预测结果进行加权平均;在预测过程中欧氏距离极限的取值对预测结果有很大影响,文中采用动态调整法进行选取以使预测误差最小。
6) Euclidean transformation
欧氏变换
1.
This paper researches the techniques to eliminate hypotheses from consideration in the alignment method between two planer sets under Euclidean transformation based on probability and numerical stability, thus the computation cost is reduced greatly.
考虑在图象点集含有 Gaussian白噪声的情况下 ,找出平面欧氏变换下 2个点集之间的点匹配。
2.
We use the fixed point as a clue to study Euclidean transformation group of all limited subgroup.
以不动点为线索来研究欧氏变换群的所有有限子群,得出欧氏变换群有两种有限子群,即同构于模n剩余类群和同构于二面体群的结论。
补充资料：Radon变换和逆Radon变换
Radon变换和逆Radon变换
X线物理学术语。CT重建图像成像的主要理论依据之一。1917年澳大利亚数学家Radon首先论证了通过物体某一平面的投影重建物体该平面两维空间分布的公式。他的公式要求获得沿该平面所有可能的直线的全部投影(无限集合)。所获得的投影集称为Radon变换。由Radon变换进行重建图像的操作则称为逆Radon变换。Radon变换和逆Radon变换对CT成像的意义在于，它从数学原理上证实了通过物体某一断层层面“沿直线衰减分布的投影”重建该层面单位体积，即体素的线性衰减系数两维空间分布的可能性。
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