向量造句

• 1、由于詞序相似度是影響簡(jiǎn)拼搜索排序結(jié)果的主要因素，該文提出了基于向量距離計(jì)算詞序相似度的算法。
• 2、針對(duì)非線性時(shí)間序列的故障預(yù)報(bào)問題，提出一種融合最小二乘支持向量機(jī)和核減聚類的方法。
• 3、介紹了支持向量回歸估計(jì)的學(xué)習(xí)算法，應(yīng)用方法建立了基于支持向量機(jī)的卷煙焦油量預(yù)測(cè)模型。
• 4、首先根據(jù)三個(gè)標(biāo)定點(diǎn)對(duì)估計(jì)旋轉(zhuǎn)矩陣，然后根據(jù)相機(jī)和一個(gè)點(diǎn)對(duì)的幾何關(guān)系直接計(jì)算平移向量。
• 5、即豎直方向的單位向量。
• 6、該方法能計(jì)算并最大化高維空間中的多模式聚集特征向量距離，由于具有滿足三角不等式和非奇性的特性，相對(duì)于其他兩種方法，它提高了檢測(cè)性能。
• 7、他等到目標(biāo)單位走下一段樓梯，直到瞄準(zhǔn)向量中出現(xiàn)一個(gè)信號(hào)表示他的第一發(fā)子彈射穿目標(biāo)后會(huì)落在停車場(chǎng)內(nèi)不會(huì)造成任何其他損害。
• 8、因此，變化向量分析法能有效地監(jiān)測(cè)冬小麥凍害災(zāi)情與災(zāi)后長(zhǎng)勢(shì)恢復(fù)情況，同時(shí)對(duì)其他作物災(zāi)害監(jiān)測(cè)提供了途徑。
• 9、研究基于模糊系數(shù)規(guī)劃的模糊支持向量分類機(jī)。
• 10、那向量場(chǎng)代表的是，流體在平面上的每一點(diǎn)的流動(dòng)情況。
• 11、向量數(shù)列，唐宋詩詞，時(shí)態(tài)語態(tài)，動(dòng)詞變位。這些枯燥的學(xué)問，和人心相比，其實(shí)足夠簡(jiǎn)單。
• 12、本教程討論的內(nèi)容包括腳本、和的基本動(dòng)畫特性，用于在向量圖像中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)效果。
• 13、在曲面上固定一點(diǎn)，找出此點(diǎn)垂直的單位向量。
• 14、作為應(yīng)用，討論了在偽單調(diào)條件下集值映射的向量平衡問題解的存在性及其等價(jià)性刻劃。
• 15、利用三角范數(shù)研究了模糊內(nèi)積空間；最后，討論了模糊向量的內(nèi)積。
• 16、向量；統(tǒng)計(jì)；概率；映射；變換；正弦與余弦定理；函數(shù)。
• 17、底面就是一個(gè)以向量和為邊的平行四邊形，我們?cè)趺床拍苡?jì)算出這個(gè)平行四邊形的面積？
• 18、針對(duì)線性判別分析的小樣本空間問題，提出了一種基于類向量的融合全局和局部特征的人臉識(shí)別算法。
• 19、本文提出了一種自適應(yīng)控制算法：?jiǎn)挝?em class="special">向量加積分校正自適應(yīng)算法。
• 20、用向量分析的方法，從三維角度對(duì)剛體的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了進(jìn)一步討論，通過典型實(shí)例作了更清楚的說明。
• 21、因此，當(dāng)我解方程時(shí)，分別得到和，因?yàn)樗俣?em class="special">向量，垂直于方向向量。
• 22、應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)字進(jìn)行識(shí)別，其圖像的預(yù)處理采用去除雜點(diǎn)方法去除噪聲，使用逐像素特征提取方法進(jìn)行特征向量的提取。
• 23、我來再次解釋一下如何得出這個(gè)圓柱面的法向量。
• 24、少數(shù)文件使用更專門化的擴(kuò)展名，如表示可縮放向量圖形。
• 25、本文的創(chuàng)新之處主要是：提出了對(duì)空間向量教學(xué)的幾點(diǎn)反思，以期能給空間向量與立體幾何的教學(xué)以借鑒。
• 26、第二，基于小波變換和獨(dú)立向量分析的數(shù)據(jù)庫水印技術(shù)的研究。
• 27、對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練樣本的支持向量機(jī)訓(xùn)練問題進(jìn)行探索，提出了一種基于正交表的并行學(xué)習(xí)算法。
• 28、利用球面調(diào)和級(jí)數(shù)的空間正交分解特性，計(jì)算三維顱骨的空間分解特征向量，繼而構(gòu)造三維特征描述子。
• 29、有一個(gè)向量場(chǎng)來描述每一個(gè)點(diǎn)上的向量。
• 30、考慮到現(xiàn)場(chǎng)中信號(hào)的非平穩(wěn)性，采用新發(fā)展的小波分析工具，提取故障的特征向量，作為診斷過程的預(yù)處理。
• 31、結(jié)合多個(gè)輔助頻率和向量內(nèi)積檢相方法在激光測(cè)距中應(yīng)用的特點(diǎn)，提出了利用多輔頻進(jìn)行內(nèi)積檢相的方法來進(jìn)行測(cè)距。
• 32、該方法在新疆某油田的實(shí)際應(yīng)用結(jié)果證明，用支持向量機(jī)算法進(jìn)行地質(zhì)錄井油氣水層識(shí)別具有簡(jiǎn)單可靠、適應(yīng)性強(qiáng)和識(shí)別精度較高等一系列優(yōu)點(diǎn)。
• 33、在此基礎(chǔ)上用一個(gè)有限維向量量化光照變化，對(duì)像素進(jìn)行補(bǔ)償，提高對(duì)光照變化的適應(yīng)能力。
• 34、垂直于和所構(gòu)成的平面的單位向量，該平面為曲率所在的面。
• 35、采用相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，拖延和時(shí)間管理傾向之間存在顯著的負(fù)相關(guān)，表明了時(shí)間管理傾向量表的區(qū)分效度。
• 36、在序線性空間中，利用次似凸映射的擇一性定理，得出具有一般約束的向量極值問題的最優(yōu)性條件。
• 37、用拉格朗日乘子法，利用向量分析的工具及巧妙的變換，對(duì)帶摩擦約束的彈塑性接觸問題的變分不等原理進(jìn)行了嚴(yán)格的證明。
• 38、鑒于支持向量機(jī)與油藏歷史擬合的關(guān)系，因而采用支持向量機(jī)來預(yù)測(cè)油藏歷史擬合的各參數(shù)。
• 39、如果給出一張等高線圖，讓你們畫出這一點(diǎn)上的梯度向量，比如說，這個(gè)圖。
• 40、在論述了差動(dòng)保護(hù)原理的基礎(chǔ)上，詳細(xì)說明了向量分析儀的原理和結(jié)構(gòu)并簡(jiǎn)要分析了向量分析儀的基本功能。
• 41、實(shí)際上我們需要，一個(gè)處處有定義的向量場(chǎng)。
• 42、測(cè)試向量生成算法包括偽窮舉法，算法，主要通路敏化法，故障字典法故障仿真的方法包括并行故障仿真和演繹故障仿真。
• 43、所構(gòu)成的平面的單位向量，該平面為曲率所在的面。
• 44、研究并解決斷點(diǎn)下載、中斷向量重映射等問題。
• 45、用我們喜歡的向量場(chǎng)來點(diǎn)乘它。
• 46、支持向量機(jī)方法能夠解決小樣本情況下非線性函數(shù)擬合的通用性和推廣性的問題，是求復(fù)雜的非線性擬合函數(shù)的一種非常有效的技術(shù)。
• 47、在序線性拓?fù)淇臻g里研究了含有集約束向量極值問題的最優(yōu)性條件，并建立了充分性和必要性條件。
• 48、該方法使用了向量量化技術(shù)并采用算法設(shè)計(jì)碼本。
• 49、用拉格朗日乘子法，利用向量分析的工具及巧妙的變換，對(duì)帶摩擦約束的有限變形非線性彈性接觸問題的變分不等原理進(jìn)行了嚴(yán)格的證明。
• 50、也就是，如果我給你一個(gè)單位向量，試問，我沿著這個(gè)方向移動(dòng)，我的函數(shù)值會(huì)變化得多快呢？
• 51、在診斷模型中，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)提取分類信息，壓縮向量空間維數(shù)，利用前饋網(wǎng)絡(luò)建立其類型識(shí)別函數(shù)。
• 52、本文提出在并行計(jì)算機(jī)或向量計(jì)算機(jī)上進(jìn)行數(shù)字濾波的一種并行計(jì)算方式。這種方式具有很高的處理速度和效率。
• 53、在內(nèi)建自測(cè)試中，針對(duì)隨機(jī)向量測(cè)試，本文提出了一種通過輸出信號(hào)分組壓縮來減少多輸入特征寄存器的硬件開銷的方法。
• 54、通過計(jì)算，研究了單鏈高分子的均方回轉(zhuǎn)半徑、均方末端距以及末端距向量自相關(guān)函數(shù)隨時(shí)間的演化過程。
• 55、的箭號(hào)現(xiàn)在為點(diǎn)陣圖像，先前為向量圖像。
• 56、基于信號(hào)特征向量分解的一種唯一形式，我們提出了用遞推算法來實(shí)現(xiàn)由一個(gè)或幾個(gè)信號(hào)特征向量進(jìn)行估計(jì)。
• 57、反射：使用反射向量的方向作為坐標(biāo)。環(huán)境映射需要這種輸入。
• 58、并且研究了模糊支持向量分類機(jī)中最佳置信水平的確定方法。
• 59、競(jìng)賽矩陣和競(jìng)賽圖由于具有固定行和向量及列和向量的非負(fù)矩陣類的計(jì)數(shù)，是組合數(shù)學(xué)的一個(gè)非常困難的問題，因此對(duì)具有固定得分向量的競(jìng)賽矩陣的計(jì)數(shù)問題也比較困難。
• 60、系統(tǒng)利用中文文檔信息處理中的文檔特征向量提取技術(shù)，作為郵件過濾的依據(jù)。
• 61、提出一種新穎的稀疏矩陣相乘算法，算法實(shí)現(xiàn)中將計(jì)算單元由單個(gè)元素?cái)U(kuò)展至行向量，避免了矩陣的轉(zhuǎn)置，減少了掃描次數(shù)。
• 62、極限，一元函數(shù)微積分、空間解析幾何與向量代數(shù)，無窮級(jí)數(shù)，多元微積分，常微分方程。
• 63、為了找到帶法向量的面元，我就取這兩個(gè)的叉積。
• 64、提出了一種新的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的多層文檔聚類算法，該算法利用新的文檔特征抽取方法構(gòu)造了文檔的主題和關(guān)鍵字特征向量。
• 65、一個(gè)測(cè)力計(jì)測(cè)量地球的磁力向量。在北半球它指著北方并向下，在南半球是南方并向上。
• 66、我需要一個(gè)確定的向量場(chǎng)，而且它在，，上是處處可微的，然后和平時(shí)一樣的做法。
• 67、方向向量和上向量是線性相關(guān)的。
• 68、方法運(yùn)用文獻(xiàn)考證和歷史分析的方法對(duì)向量概念的演變進(jìn)行研究。 (好查hao86.com)
• 69、變換可以將高維相關(guān)變量壓縮為低維獨(dú)立的主特征向量，而支持向量機(jī)可以完成模式識(shí)別和非線性回歸。
• 70、證明了對(duì)每一個(gè)四元數(shù)矩陣，至少存在一個(gè)右特征主值，存在一個(gè)屬于它的特征向量，并給出了具體的求解方法。
• 71、應(yīng)用虛位移原理和結(jié)合考慮材料交界面上的約束條件，文章建立了接觸單元的剛度矩陣和等效荷載向量。
• 72、實(shí)際上，向量場(chǎng)，還是垂直于水平線，就像之前看到的那樣，我只是想提醒一下大家。
• 73、結(jié)果表明，航油價(jià)格均值和利潤(rùn)均值與價(jià)格變化概率向量初值和價(jià)格調(diào)節(jié)率有關(guān)。
• 74、這是一個(gè)在某種方式下，與向量場(chǎng)有關(guān)的函數(shù)。
• 75、例外序列的概念來源于對(duì)于向量叢的研究。
• 76、一個(gè)表格，包含由中斷類型決定的中斷向量和索引。
• 77、在權(quán)向量確定方式上，對(duì)確定各評(píng)價(jià)因素重要性因子的兩兩比對(duì)法進(jìn)行了改進(jìn)，結(jié)合改進(jìn)的指數(shù)標(biāo)度方法，較好解決了定權(quán)過程的一致性問題。
• 78、此校準(zhǔn)方法具有使用多埠校準(zhǔn)器，校準(zhǔn)多埠向量網(wǎng)路分析儀之潛力。
• 79、在力反饋虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備中，力被作為向量的形式進(jìn)行處理，論文認(rèn)為常用的力反饋表達(dá)方式有基于動(dòng)作的方式、基于時(shí)間的方式或者這兩者的混合。
• 80、在基于支持向量機(jī)的遙感影像目標(biāo)檢測(cè)中，因?yàn)橛邢薜哪繕?biāo)樣本和相對(duì)復(fù)雜的背景，造成檢測(cè)結(jié)果的虛警率偏高。
• 81、相比一期課改教材，新教材在立體幾何方面有了較大的改動(dòng)，其中引人關(guān)注的一點(diǎn)是在空間向量的運(yùn)用上。
• 82、在各向異性的非均質(zhì)材料中，熱流向量和熱導(dǎo)率很復(fù)雜。
• 83、很容易轉(zhuǎn)換成向量圖稿，并指示在此免費(fèi)視頻從圖形矢量圖形設(shè)計(jì)工作室主人。
• 84、本文剖析了線性代數(shù)中伴隨矩陣、行向量與列向量的乘積、正交矩陣幾個(gè)較難掌握的概念，由此引出這些概念的一些基本特征和性質(zhì)。
• 85、該方法以構(gòu)造負(fù)荷點(diǎn)供電“最小路饋線段行向量”的方法，方便地求得帶子饋線、備用電源的復(fù)雜配電網(wǎng)絡(luò)的可靠性指標(biāo)。
• 86、可以解稠密或稀疏線性方程組、計(jì)算特征值和特征向量和解最小平方問題，另外還有其它功能。
• 87、本文在深入分析比較各種航段運(yùn)量方法的基礎(chǔ)上，研究了利用支持向量機(jī)進(jìn)行航段運(yùn)量預(yù)測(cè)建模的方法。
• 88、提出了一種完整的多字體印刷藏文字符識(shí)別方法：先提取輸入字符的方向線素特征組成特征向量，然后采用兩級(jí)分類策略判定字符類別。
• 89、目的通過可視化人體圖像確定咀嚼肌的三維肌力向量。
• 90、通過推導(dǎo)單元特征方程的解及應(yīng)用虛功原理，建立了墻元的剛度矩陣和荷載向量。
• 91、針對(duì)向量量化這種常用的圖象壓縮方法，設(shè)計(jì)了兩類信息搭載方案，并對(duì)參數(shù)取值的不同情況進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較。
• 92、二維和三維的歐幾里德空間是度量空間。另外，內(nèi)乘空間、向量空間以及某些拓?fù)淇臻g等也都是度量空間。
• 93、支持向量機(jī)有許多優(yōu)點(diǎn)：有效防止過擬和，適合大的特征空間，給定數(shù)據(jù)集的信息壓縮。
• 94、有所變化的是，向量場(chǎng)不是由原點(diǎn)直接向外輻射，從而我們不能再用一些簡(jiǎn)單的幾何直觀去解釋。
• 95、求兩個(gè)向量和的運(yùn)算，叫做向量的加法。
• 96、空間中的向量場(chǎng)的旋度，是一個(gè)向量場(chǎng)，而不是一個(gè)標(biāo)量函數(shù)，我必須告訴你們。
• 97、將基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型引入滴頭水力性能預(yù)測(cè)領(lǐng)域，對(duì)所建立的滴頭水性能預(yù)測(cè)模型分別從理論和試驗(yàn)兩方面進(jìn)行驗(yàn)證。
• 98、在實(shí)驗(yàn)后我們發(fā)現(xiàn)，提出的方法相對(duì)于邊緣吻合向量量化編碼呈現(xiàn)了較好的影像品質(zhì)。
• 99、推導(dǎo)了基于超橢球面支持向量機(jī)的馬田系統(tǒng)閾值確定公式。
• 100、利用小波包多分辨率的特點(diǎn)，提出了以小波包信號(hào)成分能量特征向量為結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的損傷特征指標(biāo)。