距离函数造句

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摄动距离函数最佳逼近元的存在性
对于visual basic 、 c #或托管代码，这是距离函数开头的偏移量。
用内积作为距离分类器的距离函数实现对纸币的分类工作。
最后通过修改距离函数的定义，提出一种重建连通分支物体的方法。
我们综合利用广义特征向量拟合和距离函数，给出一种动态隐式曲线曲面重构的初值指定方法。
为了提取区域特征,采用了一种基于颜色和空间信息彩色图像的分割方法,并且改进了区域距离函数的定义。
综合上述研究内容，本文的主要创新点包括： l针对fcm采用欧氏距离造成的分类错误，提出了反映制造单元构建问题本质特征的距离函数。
第三章：在第一章模糊理论的相关概念上，提出距离函数、距离隶属函数和基于变量向量的模糊集合概念，并由此构建了新型的模糊推理系统： nmamdanifis和ntsfis 。
其中广义特征向量拟合模型能较好地反映目标形状的拓扑结构，距离函数则近乎完美地刻画了目标的几何信息，因此所得初始隐式曲线曲面能很好地适用于动态重构的迭代过程。
该算法中提出的改进的减法聚类法产生初始聚类中心、基于零件特征的距离函数、迭代方案的选择方法等基本消除了fcm的聚类错误，显著的提高了成组效率。
用距离函数造句挺难的，這是一个万能造句的方法
由于该类方法是以数学方程的物理解的性质为基础，通过设置一个距离函数( levelset函数)来标志界面所在的位置，从而能够够精确地捕捉到界面的发展，而不会出现非物理解的现象。
本文首先在dublincore的基础上制定了适合我们要求的图像元数据集；详细分析了颜色、纹理、形状等视觉特征的提取和表示方法；探讨了图像视觉特征相似度量的问题，将模糊技术引入直方图的距离度量，分析了几何空间距离度量函数的不足之处，提出了系统中采用的距离函数；针对图像视觉特征向量的多维特性，分析了现有的各种降维技术和多维索引技术。
第二，深入研究了距离函数对fcm聚类性能的作用，指出欧几里德距离函数对于制造单元构建问题的不足，提出了更加符合成组技术需要、反映问题本质特征的距离函数，解决了fcm对具体零件和设备的聚类错误问题。
随着数据维数的升高，高维索引结构的性能迅速下降，在低维空间中，我们经常采用l _ p距离作为数据之间的相似性度量，在高维空间中很多情况下这种相似性的概念不复存在，这就给高维数据挖掘带来了很严峻的考验，一方面引起基于索引结构的数据挖掘算法的性能下降，另一方面很多基于全空间距离函数的挖掘方法也会失效。
文摘:冗余度双臂机器人在危险或太空环境中具有极高的应用价值,但是实现有效的和实时的合作是很困难的.在合作的双臂机器人之间实现避碰是成功地应用冗余度双臂机器人的关键.尽管基于距离函数的方法已被证明简单和有效,但是不同的避碰点经常会产生不同的避碰结果,甚至会导致失败.本文讨论了避碰点的选择问题,提出了一种新的避碰点选择方法,并用冗余度平面机器人对该方法进行了验证
首先在国际通用的元数据标准dublincore的基础上制定了适合军队要求的图像元数据集，并详细分析了颜色、纹理、形状等视觉特征的提取和表示方法；接着探讨了图像视觉特征相似度量的问题，将模糊技术引入到颜色直方图的距离度量中并进行了相关性能的分析比较，指出了几何空间距离度量函数的不足之处，改进了系统中采用的距离函数；然后针对图像视觉特征向量的多维特性，分析了现有的各种降维技术和多维索引技术。
在这些研究的基础上，本文探索了一种基于隧道效应和贝叶斯分类途径的特定主题爬取算法，并建立了这种爬取算法的穿越距离函数模型，同时分析了这种算法在爬取中的具体实现过程。
实验包括训练和测试两个阶段，在训练阶段，我们计算了所有类的zernike矩不变因子，计算完相关函数的集合之后，我们计算了10阶以内的仿射正则化zernike不变因子,构建了zernike矩不变因子矩阵，用来计算距离函数d 。
第三章作者给出了两种said - ball曲线降多阶方法，分别利用广义逆理论及两said - ball曲线在最小二乘范数下距离函数取最小值，将给定的n次said - ball曲线一次降为m次said - ball曲线。