1)term[英][t?:m][美][t?m]特征项
1.lnthpaper, we introduce of a method of extending the users requirement and give a program to search low _level terms in a tree of the terms.本文基于向量空间模型 ,提出了根据类别体系的层次结构 ,将特征项进行层次存储利用特征项所表示的概念范畴的不同 ,对用户原始查询做进一步的扩展 。
2)characteristic item特征项
1.According to the characteristics of Chinese texts,the article proposes a method for computing weight of text characteristic items based on multiple factors weighting.根据中文文本的特点,不仅考虑文本中词汇概率信息,还结合文本语义等多方面信息来计算文本特征项的权值,从而提出一种基于多重因子加权的特征项权值计算方法,并给出具体算法。
3)feature[英]['fi:t??(r)][美]['fit??]特征项
1.Improvement in text categorization lies not on algorithm of classing model,but on the fundamental element: integrated and independent feature of text representation.文本分类的进一步改进除了算法方面,应该还立足于影响文本分类最底层、最根本的因素:文本表示中的特征项,提高特征项的完整独立程度。
2.The method of feature weighting ascertainment in text categorizing determines the text feature pick-ups.文本表示中特征项的权值确定方法决定了文本特征的提取,在很大程度上影响了文本分类的准确率。
4)feature item特征项
1.Computing method of weighted value for feature item based on text representation can determine extraction of text feature,which have influence on accuracy of the text clustering.文本表示中特征项的权值计算方法决定了文本特征的提取,在很大程度上影响了文本聚类的准确率。
5)Attribute[英][?'tribju:t][美][?'tr?bjut]特征项
1.In order to represent characteristics comparison between cases, it is suggested that data mining techniques could be used in attribute weighting, and one adaptive algorithm is put forward.为了准确地表达范例比较间的本质特征 ,重点讨论了应用于范例库上特征项赋权的基本技术 ,并提出了一个自适应发现算法 ,然后进行了实验 ,结果表明此方法要优于其它方
6)Fectures of the course选项特征
英文短句/例句
1.Study on the Students Interests and the Characteristics of Optional Choices in P.E.Class in Langfang Teacher s University;廊坊师范学院体育课学生兴趣及体育课选项特征研究
2.High & New Technology Enterprises Project Financing Characteristic and Finance Strategy Choosing;高科技企业项目融资特征及策略选择
3.Characteristic Analysis and Selection of Engineering Project Management Modes工程项目管理模式的特征分析与选择
4.Analysis and Countermeasure on the Characteristic of Primary and Secondary Items of PE in University;大学生“主副项制”体育选项课的特征分析与对策
5."Selective Vagueness": A Study of Characteristic of Operation Level in Running Commonweal Project;“选择性模糊”：公益项目执行层运作特征研究
6.Research on Wushu Skill Teaching of P.E.Subject in Chinese Universities;专业院校武术选项课动作技术教学特征及方法
7.Research on Personality Characteristics of Students in Sanda Optional Classes of General Colleges and Universities;普通高校散打选项班大学生人格特征的研究
8.The characteristics on the selective courses of physical education of the students in Kashgar Normal College of Xinjiang are analized.对新疆喀什师范学院大学生体育选项课特征进行分析。
9.Research On The Characteristics Of Autonomous Choice In Physical Education At Colleges And Universities In Anhui;安徽省普通高校大学生参与体育课自主选项的特征研究
10.The Hui minority s sports item choices according to their psychology quality feature;从回族心理素质特征看其对体育运动项目的选择
11.Characteristics of competition trend of elite women individual all-around gymnasts世界女子体操优秀全能选手的单项竞争倾向特征
12.An experimental study of the sequential features on dynamic decision备选项序列特征对动态决策行为影响的实验研究
13.The Athletic Results Characteristics of the Excellent Decathlete in China and in the World中外十项全能优秀选手运动成绩多维表现特征研究
14.characteristic polynomial of a differential operator微分算子的特征多项式
15.characteristic function of binomial law二项分布律的特征函数
16.Characters Study of 500m Obstacle Run Training in the Military Pentathlon;军事五项500m障碍跑专项训练特征研究
17.Discussion on Changes and Election System of Sports Curriculum in College;试论选项式高校体育课程设置与选项特点
18.Select an Icon to represent this project:选择一个图标象征此项目:
相关短句/例句
characteristic item特征项
1.According to the characteristics of Chinese texts,the article proposes a method for computing weight of text characteristic items based on multiple factors weighting.根据中文文本的特点,不仅考虑文本中词汇概率信息,还结合文本语义等多方面信息来计算文本特征项的权值,从而提出一种基于多重因子加权的特征项权值计算方法,并给出具体算法。
3)feature[英]['fi:t??(r)][美]['fit??]特征项
1.Improvement in text categorization lies not on algorithm of classing model,but on the fundamental element: integrated and independent feature of text representation.文本分类的进一步改进除了算法方面,应该还立足于影响文本分类最底层、最根本的因素:文本表示中的特征项,提高特征项的完整独立程度。
2.The method of feature weighting ascertainment in text categorizing determines the text feature pick-ups.文本表示中特征项的权值确定方法决定了文本特征的提取,在很大程度上影响了文本分类的准确率。
4)feature item特征项
1.Computing method of weighted value for feature item based on text representation can determine extraction of text feature,which have influence on accuracy of the text clustering.文本表示中特征项的权值计算方法决定了文本特征的提取,在很大程度上影响了文本聚类的准确率。
5)Attribute[英][?'tribju:t][美][?'tr?bjut]特征项
1.In order to represent characteristics comparison between cases, it is suggested that data mining techniques could be used in attribute weighting, and one adaptive algorithm is put forward.为了准确地表达范例比较间的本质特征 ,重点讨论了应用于范例库上特征项赋权的基本技术 ,并提出了一个自适应发现算法 ,然后进行了实验 ,结果表明此方法要优于其它方
6)Fectures of the course选项特征
延伸阅读
偏微分算子的特征值与特征函数 由边界固定的膜振动引出的拉普拉斯算子的特征值问题：是一个典型的偏微分算子的特征值问题,这里x=(x1,x2)；Ω是膜所占据的平面区域。使得问题有非平凡解（非零解）的参数λ的值,称为特征值；相应的解称为特征函数。当Ω有界且边界嬠Ω满足一定的正则条件时,存在可数无穷个特征值,相应的特征函数ψn(x)组成l2(Ω)上的完备正交系。乘以常因子来规范ψn(x)，使其l2(Ω)模为1,则Ω上的任意函数??(x)的特征展式可写为：当??可以"源形表达"，即??满足边界条件且Δ??平方可积时,展式在Ω一致收敛。当??平方可积时，展式平方平均收敛，且有帕舍伐尔公式： 对膜振动问题的认识还是相当有限的。能够精确地知道特征值的，只限于矩形、圆盘等少数几种非常简单的区域。对椭圆和一般三角形的特征值精确值，还几乎毫无所知。其他情形就更谈不上了。 将不超过 λ的特征值的个数记为N(λ)。特征值的渐近分布由N(λ)对大 λ的渐近式来刻画。这方面最早的结果是（C.H.）H.外尔在1911年得到的（外尔公式）： 式中表示Ω的面积。R.库朗将余项改进为。对于多角形区域，又有人将余项改进到。各种情况下改进余项估计的工作至今绵延不绝。外尔猜测有一个更强的结果：式中｜嬠Ω｜是区域边界之长，但尚未被证出。 与此密切相关的是下面的MP公式：(t→+0) 取一个渐近项时，用陶伯型定理可由它推出N(λ)的外尔公式。第二渐近项与外尔猜想非常相象，但由此证不出外尔猜想。第三项迟至1966年才被M.卡茨导出，后来由H.P.麦基恩与I.M.辛格严格证明,其中h表示鼓膜Ω的洞数。 特征值与膜振动频率有一个直接的换算关系，M.卡茨据此给MP公式一个非常生动的解释：可以"听出"鼓膜的面积|Ω|、周长｜嬠Ω｜和洞的个数h！由于1-h恰巧是Ω的欧拉-庞加莱示性数,是整体几何中颇受重视的一个不变量，"听出鼓形"或"谱的几何"问题立即引起人们的强烈兴趣，并导致一系列重要的研究。不过一般的特征值反问题,要求从特征值的谱完全恢复Ω,还远远没有解决。 用陶伯型定理得出N(λ)渐近式的方法，由T.卡莱曼于1934年首创，他还得到谱函数的渐近式：(λ→∞)，式中δxy当x=y时为1，当x≠y时为0。 上述关于拉普拉斯算子的结果，由L.戈尔丁和F.E.布劳德推广到 Rn的有界区域Ω上的m 阶椭圆算子。尽管推算繁杂，但结果十分简单整齐：；；式中 v(x) 表示集合{ξ｜｜A0(x,ξ)｜<1}的勒贝格测度，而是A的最高阶导数项相应的特征形式。特征展开定理亦由L.戈尔丁得出。 对于奇异情形，例如薛定谔方程 的谱问题,可以证明存在谱函数S(x，y，λ),特征展式为。由于可能出现连续谱，S(x，y，λ)一般不一定能写成前述特征函数双线和的形式。判定奇（异）微分算子谱的离散性是很有意义的工作。已经出现各种充分条件。不过关于特征值与特征函数渐近性质的研究，还只是限于少数特例。 在处理‖x‖→∞ 时V(x)→∞的情形，M.卡茨与D.雷等人曾创造了一种系统的概率方法，其中借助数学期望表出格林函数，有效地求出谱函数与特征值的渐近式： 。 当算子A的系数不光滑,或非一致椭圆，或非自共轭，以及边条件带特征参数或带非定域项等等情形，都出现不少研究结果。还有人考察Au=λBu型的特征值问题,这里A、B都是椭圆算子。 除上述问题外，特征展式的收敛性与求和法也一直受到人们的关注。
