粒度计造句

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粒度计算( granularcomputing ,简称grc )的思想产生于20世纪70年代,并得到了迅速发展和广泛应用。
粒度计算作为一种机器学习方法是利用信息粒对复杂问题建立有效的计算模型的一般理论和方法。
将商空间粒度计算理论与小波变换相结合并应用于纹理图像分割中，取得了成功。
本文主要关注人工智能在视觉感知，粒度计算，主体计算，和语义web等方面的最新进展。
通过扩展基于粒度计算的组织设计方法，提出了鲁棒性组织设计方法，设计过程包括两个阶段：平台集粒化阶段和决策分层阶段。
本文将信息粒度原理和粒度计算运用到结构的状态综合评估中,分别引入字符型颗粒和数字型颗粒来定量描述智能结构中的字符特征和数字特征。
( 3 )在车牌定位算法中,在实验的基础上深入分析了基于平行四边形提取的车牌定位算法中存在的问题,并探讨了如何用粒度计算解决这些问题。
本文主要的工作是把粒度计算引入到模式识别的具体问题中,做了一些相关的研究,取得了以下几方面的新进展: ( 1 )把粒度计算和具体模式识别问题结合在一起,分析了为什么要在模式识别中引入粒度计算和怎么在模式识别中引入粒度计算。
第二,信息粒度计算是软计算科学中的一个重要分支,是模糊的、不完整的、不精确的及海量的信息处理的重要工具和人工智能研究领域的热点,粒度计算从实际出发,用可行的满意近似解代替精确解,改变了传统的计算观念,使信息的处理更科学、合理、经济和易于操作。
用粒度计造句挺难的，這是一个万能造句的方法