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1) Nearest Neighbor Algorithm
最近邻居算法
1.
Simulation results show that the enhanced nearest neighbor algorithm can achieve better positioning accuracy than the existing nearest neighbor algorithms.
仿真结果表明,改进后的最近邻居算法比已有的最近邻居算法的定位精度更好。
2.
From protein sequences,the encoding method of EBGW(Encoding Based on Grouped Weight)is applied to protein function prediction associated with the nearest neighbor algorithm.
从蛋白质序列出发,采用分组重量编码(Encoding Based on Grouped Weight,简记EBGW),并结合最近邻居算法对蛋白质功能进行预测。
3.
The general situation and basic principle of Radio Frequency Identification(RFID)technology are introduced,according to which the nearest neighbor algorithm for indoor location system LARNDMARC based on RFID is proposed.
简述无线射频识别技术的概况和基本原理,并在此基础上提出基于RFID的LARNDMARC室内定位系统最近邻居算法。
2) nearest neighbor algorithm
最邻近算法
1.
Based on the K nearest neighbor algorithm,an improved method was proposed for selecting genes-related documents from biology literature,and then automatically annotating and classifying.
在K最邻近算法的基础上,采用了Chi-Square特征选择方案,并且在加权算法中突出了Chi-Square的选择特点。
3) nearest neighbor algorithm
最近邻算法
1.
It is a deterministic algorithm, with its time complexity the same as the nearest neighbor algorithm, that is, O(n2), where n is the number of cities.
提出了一种求解平面旅行商问题的新算法——绕中心周游法,它是一种确定型算法,时间复杂性与最近邻算法相同,为O(n2),其中n为城市数。
2.
The decline of recommending quantity resulted in the extreme sparsity of user data was dealt with,based on nearest neighbor algorithm and the combination of selective sampling and lookahead framework for recommendation system,with the purpose of improving the accuracy of recommendation.
着眼于由用户数据的极端稀疏性所导致的推荐质量下降问题,基于最近邻算法,将随机抽样算法结合前瞻框架,应用于推荐系统,旨在提高推荐精度。
4) Nearest-neighbor algorithm
最近邻算法
1.
This algorithm is improved on the basis of the nearest-neighbor algorithm, and is turned from the partial optimization into the overall optimization, that is turning minimum distance issue into minimum coefficient of average distance issue.
提出了一种基于最小距离均衡系数的TSP求解算法,该算法在最近邻算法(NearestneighborAlgorithm)的基础上进行了改进,引入了距离均衡系数的概念,把优化方法从局部最优转化为全局最优,即将最短路径问题转化为最小距离均衡系数问题。
2.
A nearest-neighbor algorithm was used to determine the water usage network including regeneration units.
以固定再生出口浓度为基准,提出确定合理再生流股的方法,基于累积流量一累积污染质量负荷组合曲线图得出最小再生水流量,并运用最近邻算法确定包含再生单元的用水网络。
3.
The relation of vector and point in space could show the relation of the fuzzy image and the original image,contacting nearest-neighbor algorithm to use the method in computational optical section microscopy(COSM).
依据同源连续性原理,通过分析高维空间中向量的方向和点的位置关系来研究模糊图像与原图像的空间关系,并且结合最近邻算法,将该算法应用于去除最近邻算法所得图像的本层模糊。
5) the Nearest Neighbor Algorithm
最近邻算法
1.
Regarded the emotion recognition as a combinational mode optimization problem,affective feature extraction is acquired from the physiological signal:ECG,EMG,SC,RSP,the genetic algorithm and the nearest neighbor algorithm is used to searching the optimal feature subset which represents exactly the relevant affective states:joy,anger,sadness,pleasure.
将情感识别看成一个组合模式优化问题,从生理信号ECG,EMG,SC,RSP中抽取情感特征,遗传算法和最近邻算法相结合尝试找出最能"代表"某一情感状态joy,anger,sadness,pleasure的最优情感特征组合模式,仿真实验表明,该方法是可行并且有效的。
6) nearest neighbour
最近邻居
1.
Firstly, proposes the two-levels order case representation, and constructs case similarity calculation model using nearest neighbour technique; then, according to order characteristics dedicated to steel industry, analyzes.
本文重点讲述了提取活动中的相似度计算问题,首先,提出了对订单案例的两级表达方式,并利用最近邻居(NearestNeighbour,NN)技术构建了案例相似度计算模型;然后,根据钢铁企业的订单特征,本文分析了区间值之间相似度的计算方法以及合成加权系数计算方法;最后,利用上述方法解决了给出了订单案例相似度计算公式,为案例提取过程提供了数学依据。
补充资料：西班牙发现现代巨猿和人类的最近祖先
这幅图中的古猿叫做Pierolapithecus catalaunicus，它可能是所有巨型猿类和人类的共同祖先。Pierolapithecus catalaunicus化石发现于西班牙的加泰罗尼亚，距今大约有1300万年的历史。
这是Pierolapithecus catalaunicus还原图，它显示了这种猿类的面部形象。
西班牙科学家在一项发布会上表示，他们在西班牙发现了一具有1300万年历史的新猿类化石，经过对这具古代猿类化石的研究，证明这支猿类很可能是现在所有巨型猿类和人类共同的祖先。巨型猿类的一支后来进化成人类，另外还包括黑猩猩、大猩猩和猩猩。现在一般认为，巨型猿类和小型猿类在1100万到1600万年前分化，现在的小型猿类包括长臂猿。 这种新猿类被命名为Pierolapithecus catalaunicus，发现于西班牙的加泰罗尼亚。它的脊骨僵直，还具有其它一些适应爬树的特征。 研究者在《科学》杂志上表示，这具骨骼化石的年龄证明它是所有现代巨型猿类和人类的最近祖先，即便不是真正意义上的最近祖先，那它也与最近祖先存在密切的联系。 这项研究的负责人巴塞罗纳古生物学院的萨尔瓦多-莫亚索尔表示，他和同事们从发现了第一块骨骼之后已经开始在巴塞罗纳附近进行另一处的挖掘工作，这次发现的是一颗犬齿，是由进行挖掘工作的推土机挖掘出来的。莫亚索尔在新闻发布会上说：“西班牙的古生物学家都说不是你去找一块好化石，而是好化石自己来找你。” 研究人员目前仍在进行挖掘工作，据称他们发现的这具骨骼化石是中新世中期这个时期所发掘的化石中最完整的。 
这是想象中的情景，一只母Pierolapithecus catalaunicus将她的孩子搂在怀里。
Pierolapithecus catalaunicus猿类共同生活。
研究人员表示，来自这个时期的化石证据非常稀少，长期以来科学家一直在寻找巨型猿类和小型猿类分化之后的巨猿祖先。仅有的化石证据显示了几个可能的共同祖先，包括肯尼亚古猿和Equatorius，或者是更古老的Morotopithecus和Afropithecus，但是现存的化石表明这些猿类比Pierolapithecus更简单。 
一幅Pierolapithecus catalaunicus图解和头骨化石碎片的照片的对比。
发现的重要性 莫亚索尔说：“这块新化石的重要性在于，这是第一次，所有定义现代巨猿的关键部分都得到了很好的保护。”科学家表示，目前发现的化石包括头骨、肋骨、脊椎、手和脚的部份，以及其它的一些片断。 通过对骨骼化石的研究，科学家已经确定，这种新猿类与现代巨型猿类和人类具有许多非常重要的相似性。 其中最重要的是，它们具有爬树的特性，Pierolapithecus 有宽阔平坦的胸膛，僵直的脊椎，柔韧的手腕和肩胛，这些特征表明它们具有直立的姿势和上下攀爬的能力。而猴子尽管也是攀爬高手，它具有多方面的运动能力，但它们适于爬树的身体构造特征远不如这个生物发达。 莫亚索尔说：“胸部是这块化石最重要的解剖部份，因为这是在化石纪录上第一次发现的与现代猿类相似的胸部，它比猴子的胸部更宽阔和平坦。” 
尽管并不完整，但是骨骼化石和骨碎片使这张Pierolapithecus catalaunicus骨骼照片仍然充满了迷人的魅力。
他说：“其它猿类，譬如Proconsul或Equatorius，虽然也有一些肋骨片段，但是它们的构造非常简单，完全与猴子一样。”另外，Pierolapithecus 的肩胛骨与现代巨型猿类和人类一样位于背部上面，而猴子的肩胛骨在胸部两侧，和狗一样。Pierolapithecus，现代巨猿和人类的腰部脊椎是短而直的，这部分的椎骨与猴子的椎骨不同，它们有更大的柔韧性。 研究人员表示，这些适应性可能影响到Pierolapithecus的重心，使它更容易直立起来和攀爬树木。而且，Pierolapithecus，现代巨猿和人类的两根前臂骨中只有一根与手腕柔软的相连，这就使手能更灵活的旋转，同时也更有助于攀爬。
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
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