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1)  conditional granularity entropy
条件粒度熵
1.
The paper offer a new heuristic attribute reduction algorithm based on conditional granularity entropy,thou.
提出了一种基于条件粒度熵的属性约简的启发式算法,通过例子分析,表明该算法是有效的。
2)  multi scale conditional entropy
多尺度条件熵
1.
Lossless compression bounds of images naturally acquired by various imaging sensors are estimated using a practical method based on multi scale conditional entropy and memory measurement.
为估计利用各类成像传感器自然获取图像的无损压缩极限 ,提出一个利用多尺度条件熵和记忆性度量的实用方法。
3)  condition entropy of entanglement
条件熵纠缠度
4)  Pre-image conditional metric entropy
逆像条件测度熵
5)  conditional entropy
条件熵
1.
Reduction method of decision table based on new conditional entropy;
基于新的条件熵的决策表约简方法
2.
An incremental approach to computation of a core based on conditional entropy;
一种基于条件熵的增量核求解方法
3.
Rules extraction method of decision tree based on new conditional entropy;
基于新的条件熵的决策树规则提取方法
6)  condition entropy
条件熵
1.
Based on the characteristics of entropy,relevant entropy and condition entropy,a rough granulation approaching variable is added in the rough set theory.
本文基于信息论中信息熵、相对熵和条件熵的概念和性质,在粗糙集系统中增加了一个粗粒度逼近量,并根据粗粒度逼近量提出了一种多尺度逼近的属性约简或者叫规则提取的新算法。
2.
To this issue,the condition entropy is used as heuristic information for reducing the searching room.
针对这一不足,利用粗糙集理论中的条件熵作为启发信息,来缩小搜索空间,并在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法。
3.
Firstly,the paper gives some concept of rough set theory:decision table,indiscernible relation,information entropy and condition entropy.
首先给出粗糙集理论的几个基本概念:决策表、不可分辨关系、信息熵和条件熵,然后对离散化问题进行介绍,给出断点分类的条件熵定义,在此基础上给出了断点选择的粗糙集连续属性离散化算法。
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参考词条