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1)  Second principal component
第二主成分
2)  the third principal component
第三主成分
3)  the first principal component
第一主成分
1.
This paper introduces an important Perron-Frobenius theorem in algebra,and discusses the first principal component served as the principle and condition of the system evaluation index.
介绍了代数学中的一个重要定理(Perron-Frobenius定理),论述了第一主成分作为系统评估指数的原理和条件;对两类系统排序评估方法,即主成分分析法(PCA)与层次分析法(AHP)的排序公式进行了分析、比较,指出了PCA与AHP内在的、本质的联系及其适用情况,为正确选择使用PCA与AHP评价方法提供了指导。
2.
We find that the first principal component ordering and credit hour ordering are similar.
利用多元统计中的主成分分析研究学生成绩,发现第一主成分排序与学分绩排序结果基本相同,提出用第一主成分代替学分绩对学生进行综合评价更加合理。
3.
The paper compares and analyses Tianjins comprehensive economic power in China,suggests that the first principal component should be used as the measure of an areas synthetic economic power,and puts in order for 30 areas of China.
本文用此方法 ,对天津市的综合经济实力在国内的地位进行了比较分析 ,提出用第一主成分作为一个地区综合经济实力的度量 ,并给出了 30个地区的综合经济实力的排序 。
4)  two-dimensional principal component analysis
二维主成分分析
1.
Then the two-dimensional principal component analysis approach is applied to the training images represented by ROIs to get the statistical feature space.
该算法根据奇异点的位置和方向,提取指纹图像的感兴趣区域(ROI),并使用二维主成分分析(2DPCA)的方法进行统计特征的提取和识别。
2.
This paper proposes face recognition software that uses two-dimensional principal component analysis (2DPCA) in conjunction with partial feature weighting by applying two-dimensional partial-weighting to the characteristic subspace.
提出了一种将局部特征加权与二维主成分分析相结合的局部加权的二维主成分分析方法。
3.
Based on two-dimensional principal component analysis,this paper investigates the features of manifold distribution.
在二维主成分分析的基础上,考虑样本的流形分布特点,引入样本相似系数,重新定义了样本拉普拉斯散布矩阵,进而给出了基于拉普拉斯二维主成分分析的特征提取方法。
5)  2DPCA
二维主成分分析
1.
A feature extraction method for palmprint recognition based on Two-Dimensional Principal Component Analysis(2DPCA)is proposed in this paper.
论文提出了将二维主成分分析方法(2DPCA)应用于掌纹识别的特征提取,并在PolyU掌纹数据库上利用最近邻分类器与余弦距离度量进行了相应的实验,得到了99。
2.
From researching on the universal principle of feature fusion of image,a new algorithm was proposed which based on the 2 dimension principal component analyses(for short 2DPCA).
通过对图像特征融合的一般规律的研究,提出了一种基于二维主成分分析(简称2DPCA)的图像特征融合算法。
3.
Based on the theory of statistics, this dissertation investigates two aspects of unsupervised method: (a) the systematical study of some topics that arise in finite mixtures of models, and (b) the researches on nonlinear extensions to two-dimensional principal component analysis (2DPCA), during which we take face recognition into account.
本文以统计理论为基础,研究两个方面的内容:(a)对有限混合模型的有关议题进行了较为系统的研究;(b)结合人脸识别问题,研究了二维主成分分析的非线性扩展。
6)  Two Dimensional Principal Component Analysis(2DPCA)
二维主成分分析
1.
Two Dimensional Principal Component Analysis(2DPCA) extracts the global feature of human face,but the local feature is very important to face recognition.
针对二维主成分分析(2DPCA)提取的是人脸的全局特征,但局部特征对人脸识别的作用非常大,提出了一种基于局部特征的自适应加权2DPCA。
2.
Based on Two Dimensional Principal Component Analysis(2DPCA),a new technique called Modular Two Dimensional Principal Component Analysis(M2DPCA) is developed for human face recognition in this paper.
基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。
3.
Following these,feature reduction was effected using two directional two dimensional principal component analysis((2D)2 PCA) and column directional two dimensional principal component analysis(2DPCA) respectively.
在周期分割后的特征提取阶段分别使用GEI结合行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)方法和对步态序列图像进行Radon变换,在周期模板构造后用列方向的二维主成分分析(2DPCA)降维方法进行数据压缩。
补充资料:第三间隙


第三间隙
the third gap

体液转移而分布于难以与细胞液进行交换的间隙。这些间隙聚积了大量的细胞外液,形成了细胞外液容量不足。第三间隙液体即被困液体,无法被机体利用。体液滞留于机体潜在腔隙中,如胸腔、腹腔、心包腔后一些联合间隙;体液也可同肠梗阻而滞留于肠腔或于烧伤、创伤后存于组织间隙。由于第三间隙的液体量无法直接估计,给治疗带来一定困难。导致第三间隙液体转移的病因有:①急性肠梗阻;②腹水;③急性腹膜炎;④急性胃扩张;⑤胸腔积液;⑥烧伤;⑦淋巴系统阻塞;⑧低蛋白血症;⑨腹膜后大出血;⑩髋部骨折使血液进入骨折周围组织。
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