1) event tree
事件树形
2) event tree
事件树[形图]
3) event tree
事件树
1.
Development of import module for event trees in RiskA;
RiskA事件树模型转换模块的研发
2.
By means of probability theory and event tree analysis, fire growth probability and critical time of every phase are calculated.
依据火灾动力学和火灾发展过程中不同阶段的特点 ,将火灾由初期发展蔓延到整个防火分区的过程划分为 4个阶段 ,采用概率论和事件树的分析方法 ,得到了每个阶段的火灾成长概率。
3.
Based on the characteristics of initial events and preliminary analysis to all initial events sequence, the all of event trees to be founded for the probabilistic safety (assessment)(PSA) document, the function event of each event tree and the classification to the consequences of event sequences were defined for China Experimental Fast Reactor(CEFR) probabilistic safety assessment level I.
基于前期对初因事件的确定和归集研究,根据初因事件组的特征及对各初因事件序列的初步分析,确定了中国实验快堆(CEFR)一级概率安全评价(PSA)报告所要建立的事件树数目、各事件树的题头事件、事件序列后果的分类等。
4) event-tree
事件树
1.
Calculating the cost of fire detection system according to it's components' cost and uses event-tree and simulation methods to estimate its benefit.
提出了根据火灾探测系统的组成计算其成本,采用事件树、CFAST模拟等方法估算其效益,并给出工程实例进行分析。
2.
For this reason,in this paper the tree relevance structure of event-tide is researched and the filtering strategy based on event-tree model is proposed.
为此文章讨论了事件潮的树型关联结构,提出基于事件树模型的过滤策略,并据此来设计数据模型,剥离出引发事件潮的根本故障原因,减少了推向客户端的事件数量。
3.
Moreover,the event-tree index system which contends event relations and restrictions is established.
基于现实世界中的事件是引起地理要素变更的根本原因,本文从要素和事件两方面着手,以基础地理数据为例,归纳常见的地理要素变更类型,同时,建立蕴含事件关联及约束的事件树索引体系。
5) event-tree method
事件树法
1.
The event-tree method is a universal method of the dam risk analysis at present.
事件树法是目前通用的一种大坝风险分析方法。
6) Tree Control
树形控件
1.
Making use of MFC to freely drag and drop the item in different tree controls;
利用MFC实现不同树形控件项目的自由拖放
2.
The methods and skills of the use of tree control in Visual C~(++).
树形控件是Visual C++。
补充资料：树形分析法
自然语言自动处理中的一种分析方法，借助于树形图来说明句子中词与词、词组与词组之间的句法、语义和逻辑关系。
语言中的任何一个句子都隐藏着一个树形图。例如，句子"铝是一种重要的金属"中隐藏着的树形图如下：
这个树形图中, S表示句子，NP表示名词词组,VP表示动词词组，AP表示形容词词组， NUMER表示数量词组，N 表示名词，V表示动词，CARD表示基数词，QTF表示量词，ADJ表示形容词，PART表示助词，它们都是标记。
树形图由结和连接结的枝组成，每一个结至少有一个标记，也可以有多个标记，其中，有的标记是表示词组类型或词类的，如 S、NP、VP、V、N、PART等，它们不出现在具体的句子中，称为非终极标记。有的标记是表示语言中具体的词，如 "铝"、 "是"、"一"等，它们出现在具体的句子中，称为终极标记。如果一个结点上有多个标记，那么，除了上述标记之外，其他标记还可以表示词和词组的句法功能信息（如主语、谓语、定语、宾语、状语、补语等），词和词或者词组和词组之间的逻辑关系信息（如施事者、受事者、与事者等）和语义关系信息（如并列、原因、结果、让步、比较、工具、时间、空间等）以及其他的语法信息。
树形图中各个结点之间，有两种关系值得注意：一种是支配关系，一种是前于关系。
如果在树形图中从结x到结y有一系列的枝把它们连接起来，而且所有的枝顺着同一方向，这即表示结 x支配结 y。例如，上面的树形图中，标有VP的结支配着标有 NUMER的结， 因为连接结VP与结NUMER的枝都一律从较高的结 VP 降到较低的结NUMER；当x支配y时，y就叫做x 的后裔。
如果结x与结y是相异的，x支配y，而且x与y之间没有另一个相异的结，这叫做直接支配。结y就叫做结x的直接后裔。在上面的树形图中，标有VP的结有两个直接后裔，即标有V的结和右边的标有NP的结，V和NP这两个结称为姐妹。支配关系中不被任何其他的结支配的结叫做根。图中，标有 S的结就是根；被其他结支配而不支配任何其他结的结，叫做叶。一般说来，树形图是从上到下画出的，所以，根总是在顶部，叶总是在底部。
树形图中的两个结，只有当它们之间没有支配关系的时候，才能在从左到右的方向上排序，这时，这两个结之间，就存在前于关系，左边的结前于右边的结。在上面的树形图中，标有"铝"的结前于标有VP的结及VP所支配的结，因为结VP与结"铝"之间不存在支配关系；但是,标有"铝"的结不能前于支配它的NP及 N等结。可见，支配关系同从左到右的前于关系是相互排斥的，也就是说，在树形图中，如果两个结x与y之间存在前于关系，那么，x与y之间必定不能存在支配关系。并且，如果 x前于y.则由x支配的所有的结都前于由y支配的所有的结。
根据这些基本性质，一幅树形图可以提供如下 3个方面的语法信息：
①句子中的词序：树形图中的各个叶按从左到右的前于关系排列起来，就是它所表示的句子的词序。这些叶之间是不存在支配关系的。
②句子的层次：一个结的直接后裔就是这个结的直接成分，根据结之间的直接支配关系，便可看出句子的层次关系。
③词类信息、词组类型信息、句法功能信息、词与词或者词组与词组之间的逻辑关系信息和语义关系信息等。
树形图中的一个结可以与多个标记相对应，用多值标记函数 L表示如下：
y1，y2，...，yn就是在一个结点x上可以标记的各种信息。
因而树形图既能提供句中词序和层次的几何值，又能提供词类、词组类型、句法功能、逻辑关系、语义关系的代数值。
参考书目
冯志伟:《汉语句子的多标记多叉树形图分析法》,载《人工智能学报》，长沙，1983。
R.Rustin, (ed.), Nɑturɑl Lɑnɡuɑɡe Processinɡ,Algorithmic Press,New York,1973.
语言中的任何一个句子都隐藏着一个树形图。例如，句子"铝是一种重要的金属"中隐藏着的树形图如下：
这个树形图中, S表示句子，NP表示名词词组,VP表示动词词组，AP表示形容词词组， NUMER表示数量词组，N 表示名词，V表示动词，CARD表示基数词，QTF表示量词，ADJ表示形容词，PART表示助词，它们都是标记。
树形图由结和连接结的枝组成，每一个结至少有一个标记，也可以有多个标记，其中，有的标记是表示词组类型或词类的，如 S、NP、VP、V、N、PART等，它们不出现在具体的句子中，称为非终极标记。有的标记是表示语言中具体的词，如 "铝"、 "是"、"一"等，它们出现在具体的句子中，称为终极标记。如果一个结点上有多个标记，那么，除了上述标记之外，其他标记还可以表示词和词组的句法功能信息（如主语、谓语、定语、宾语、状语、补语等），词和词或者词组和词组之间的逻辑关系信息（如施事者、受事者、与事者等）和语义关系信息（如并列、原因、结果、让步、比较、工具、时间、空间等）以及其他的语法信息。
树形图中各个结点之间，有两种关系值得注意：一种是支配关系，一种是前于关系。
如果在树形图中从结x到结y有一系列的枝把它们连接起来，而且所有的枝顺着同一方向，这即表示结 x支配结 y。例如，上面的树形图中，标有VP的结支配着标有 NUMER的结， 因为连接结VP与结NUMER的枝都一律从较高的结 VP 降到较低的结NUMER；当x支配y时，y就叫做x 的后裔。
如果结x与结y是相异的，x支配y，而且x与y之间没有另一个相异的结，这叫做直接支配。结y就叫做结x的直接后裔。在上面的树形图中，标有VP的结有两个直接后裔，即标有V的结和右边的标有NP的结，V和NP这两个结称为姐妹。支配关系中不被任何其他的结支配的结叫做根。图中，标有 S的结就是根；被其他结支配而不支配任何其他结的结，叫做叶。一般说来，树形图是从上到下画出的，所以，根总是在顶部，叶总是在底部。
树形图中的两个结，只有当它们之间没有支配关系的时候，才能在从左到右的方向上排序，这时，这两个结之间，就存在前于关系，左边的结前于右边的结。在上面的树形图中，标有"铝"的结前于标有VP的结及VP所支配的结，因为结VP与结"铝"之间不存在支配关系；但是,标有"铝"的结不能前于支配它的NP及 N等结。可见，支配关系同从左到右的前于关系是相互排斥的，也就是说，在树形图中，如果两个结x与y之间存在前于关系，那么，x与y之间必定不能存在支配关系。并且，如果 x前于y.则由x支配的所有的结都前于由y支配的所有的结。
根据这些基本性质，一幅树形图可以提供如下 3个方面的语法信息：
①句子中的词序：树形图中的各个叶按从左到右的前于关系排列起来，就是它所表示的句子的词序。这些叶之间是不存在支配关系的。
②句子的层次：一个结的直接后裔就是这个结的直接成分，根据结之间的直接支配关系，便可看出句子的层次关系。
③词类信息、词组类型信息、句法功能信息、词与词或者词组与词组之间的逻辑关系信息和语义关系信息等。
树形图中的一个结可以与多个标记相对应，用多值标记函数 L表示如下：
y1，y2，...，yn就是在一个结点x上可以标记的各种信息。
因而树形图既能提供句中词序和层次的几何值，又能提供词类、词组类型、句法功能、逻辑关系、语义关系的代数值。
参考书目
冯志伟:《汉语句子的多标记多叉树形图分析法》,载《人工智能学报》，长沙，1983。
R.Rustin, (ed.), Nɑturɑl Lɑnɡuɑɡe Processinɡ,Algorithmic Press,New York,1973.
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