1) spatial classification and prediction
空间分类和预测
1.
In this paper,a spatial classification and prediction algorithm based on fuzzy c-means(SFCM) is proposed by introducing the concept of fuzzy membership degree of a spatial object to a fuzzy cluster.
空间分类和预测是空间数据挖掘中一个非常重要的方法,但对它们的研究目前尚处于初始阶段。
2) classification and forecasting
分类和预测
1.
The paper systematically introduces the stochastic fuzzy neural network(SFNN) and applies it to the classification and forecasting of public corporation抯 earnings per share to settle the noise problem that the common forecasting methods have not considered.
系统介绍了随机模糊神经网络(SFNN)并将其用于上市公司每股收益的分类和预测,以解决一般的预测方法没有考虑到输入输出数据含有“噪声”的现实问题。
3) Data classification and prediction
数据分类和预测
1.
Data classification and prediction is the two forms of data analysis, can be used to extract important data to describe or predict the future trend of the data model.
数据分类和预测是两种数据分析形式,可以用于提取描述重要数据类或预测未来的数据趋势模型。
4) spatial evaluation and prediction
空间分析预测
5) Spatial prediction
空间预测
1.
A method of grey cluster spatial prediction of rock-mass slope stability based on artificial neural network and its application;
基于神经网络的岩体边坡稳定性的灰色聚类空间预测法及其应用
2.
Discussion on spatial prediction of perilous rock in the Three Gorges reservoir area of Yangtze River,China
长江三峡库区危岩体的空间预测方法
3.
The aim of spatial prediction for regional landslides,mainly by analyzing the rule of historical landslides distribution,is to point out the regions that are relatively dangerous.
区域滑坡空间预测是通过分析滑坡在区域空间分布的丛集性及规律性,圈定出滑坡相对危险性区域。
6) Space prediction
空间预测
1.
Research advances in the fields of stability analysis of slope slide, space prediction and time prediction of slide are reviewed in the paper.
本文系统总结评述了在边坡稳定性分析、滑坡的空间预测和时间预测领域的研究成果以及最新进展,指出了目前该研究领域存在的一些需要解决的问题和可能遇到的困难,在此基础上,针对东深供水改造工程石头岭滑坡体展开了一系列研究。
补充资料：分类空间
分类空间
dassifying space
分类空间ld胭51幼嗯s钾耽;K月acc“佃倾Hpy喇ee叩0-cTpa鱿T.01 万有纤维丛之二(E。，p。.B。)的底空间B;〕. 丛七的万有性应按下述意义理解.设火G因为CW复形X上以G为结构群的局部平凡丛(关于(筱盖X的恒等映射的)同构)的等价类集合.如果七=(E，夕，B)是结构群为G的局部平凡丛，B‘是一个拓扑空间，且关那B’一B是同伦映射，则B’上的诱导丛f’《)和g’(切属于天G(B’)中同一类.局部平凡丛心G二(E Gp，BG)称为是万有的(universal)，如果对任何X，映射口BGI一人。、(无)，厂一f’(护)都是-一(且到上)的.这时，空间召G称为群‘的分类空ltiJ(dassifying spa‘二o了the grouP)一个结构群为G的主丛(在CW复形上的局部平凡丛类中)是万有的，如果该丛的空间有平凡同伦群‘ 分类空间最重要的例子是相对于群口。，50。，U。，SU，的BO，，BSO。，BU，，BSU。，它们可构造如下.令G(n，k)为Gn琐‘m咖流形(Grassmann manifold);即以stie介I流形(Stiefel manifold)为全空间的主9。丛的底空间.自然嵌入G(n，幼CG(n，k十l)和V伪，k)CF(。，此+l)使我们能做并集G伪)=U二.G(n，k)和F(n)=U畏IV(n，k).丛(F(n)，夕。，G(n))是万有的，且G(。)=Bo，是群0。的分类空间(对于i
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参考词条