1) discrete sign distance
离散符号距离
1.
Aiming at the discrete fuzzy demand and based on sign distance d LR-fuzzy number,the paper presents a definition of‘discrete sign distance’which can be treated as a new method of de-fuzziness to discrete fuzzy number.
针对离散模糊数,基于LR型模糊数符号距离思想,给出了离散符号距离定义作为新的离散模糊数反模糊化手段,并具体描述了其表征方式。
2) Signed Distance
符号距离
1.
Privacy-preserving signed distance protocol
保护私有信息的符号距离判定协议
2.
To solve the fuzzy model,the optimal order policy is determined firstly by using a simple algebraic method and signed distance.
本文针对实际库存管理中的产品缺陷和服务水平限制问题,研究了含模糊缺陷率、模糊需求且考虑服务水平限制的EOQ模型,并应用符号距离和不求导的简单代数方法确定了模糊模型的最优订货策略。
3.
The signed distance method was used to transform the fuzzy model into a certain one,and an algorithm was developed to determine the optimal replenishment policy for the retailer.
针对零售商需求不确定的情况,给出了在模糊环境下基于信用支付的库存模型,并运用符号距离法将模糊模型转化为确定模型,给出了求解该模型的简便算法,进而确定零售商的最优订货策略。
3) distance between symbols
符号间距离
4) sign distance
符号距离法
1.
The mean integration method and the sign distance method are used to derive the minimum total cost and the optimum production quantity.
采用三角模糊数来替代日生产量和日需求量,运用扩张原理得到模糊无缺货生产模型后,分别采用积分均值法和符号距离法对模型求解,得到最小总费用和相应的最优生产量,然后通过对比两种方法求解得到的最小总费用和相应的最优生产量,判别模糊无缺货生产总费用模型的最优求解方法。
5) signed distance function
符号距离函数
1.
Method for generating the signed distance function based on curve marching;
基于曲线推进的符号距离函数生成方法
2.
Before buiding the model of capturing illusory contour,it is necessary to get the signed distance function according to the edges of the objects.
在错觉轮廓捕捉模型建立前,我们要得到根据物体边界的符号距离函数时,用Eikonal方程不能实现的,我们用基于水平集方法的分割技术实现,扩大了模型的使用范围;在Zhu和Chan等人的错觉轮廓捕捉模型基础上引入了李纯明等人提出的符号距离约束信息,这就使得在水平集函数演化时不必对其重新初始化,并大大简化了模型的数值处理水平集函数的演化速度。
3.
First,added an internal energy term in order to counteract the discrepancy of the level set function and the signed distance function during iteration,so eliminated the troublesome re-initialization process.
首先,在C-V模型的能量函数中加入一个内部能量项,抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差,从而消除分割中周期性重新初始化的过程;其次,提出了梯度加速项,通过感兴趣区域的图像特征,快速得到该区域的边界,且能够提高弱边界的分割精度。
6) component based signed distance field (CSDF)
组件式有符号距离场
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
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