1) large regular grid data
大规模规则网格数据
3) Regular Grid Digital Elevation Model (RGD)
规则格网数字高程模型
4) large scale data
大规模数据
1.
The problems which exist when large scale data are trained and classified are presented, and typical solutions.
介绍了支撑矢量机的分类机理 ,并针对大规模数据讨论其训练和分类中存在的问题及典型的解决方法 。
2.
An efficient target recognition method for large scale data is proposed in this paper,which is based on self-organizing map (SOM) neural network and support vector machines (SVMs).
本文提出了一种基于自组织特征映射神经网络 (SOM)和支撑矢量机 (SVM)相结合的复杂模式的大规模数据的分类方法 。
5) Regular Grid Data Field
规则网络数据场
6) regular grid DEM model
规则格网DEM模型
1.
By using the regular grid DEM model to simulate the topographic hood face,this paper obtains the mathematical model of earthwork volume accuracy expressed by the grid interval,and taking a certain test area as the example,obtains the graph of the earthwork volume accuracy changing with the DEM resolution.
利用规则格网DEM模型模拟地形曲面,得到了用格网间距表示的土方量精度的数学模型,以某一试验区域为例得到了土方量精度随DEM分辨率的变化曲线图。
补充资料：规模经济/规模不经济
规模经济/规模不经济：规模经济和规模不经济用来说明厂商产量变动从而规模变动与成本之间的关系。对于一个生产厂商而言，如果产量扩大一倍，而厂商的生产成本的增加低于一倍，则称厂商的生产存在着规模经济；如果产量增加一倍，而成本的增加大于一倍，则生产存在着规模不经济。
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