1)vague valueVague值
1.Two methods for transforming Vague value into Fuzzy value;Vague值向Fuzzy值转换的两种方法
2.Considerations on transforming method from Vague value to Fuzzy value关于Vague值向Fuzzy值转化方法的一些思考
3.New study of transformation methods for transforming Vague value into Fuzzy valueVague值向Fuzzy值转化方法新探
英文短句/例句
1.SIMILARITY MEASURE BETWEEN VAGUE SETS BASED ON THE EXPANSION OF A VAGUE VALUE基于Vague值的扩展的Vague集间的相似度量
2.Considerations on transforming method from Vague value to Fuzzy value关于Vague值向Fuzzy值转化方法的一些思考
3.Transforming formulas from interval value data to Vague value data区间值数据向Vague值数据的转化公式
4.A Series of Method of a Transforming Method from Vague Value to Fuzzy ValueVague值向Fuzzy值转化的系列方法
5.New study of transformation methods for transforming Vague value into Fuzzy valueVague值向Fuzzy值转化方法新探
6.A Similarity Measure Formula between Vague Sets(elements);一个Vague集(值)间的相似度量公式
7.A Similarity Measures of the Indeterminate Degree based on Vague Values;一种基于vague值的不确定度的相似度量
8.An Approach of Interval-value Vague Sets Multi-objective Fuzzy Decision Making区间值Vague集多目标模糊决策方法
9.Multicriteria decision-making based on interval-value Vague sets多准则模糊决策的区间值Vague集方法
10.New method of similarity measures for k steps between rough Vague sets (valued)粗糙Vague集(值)间k步相似度量新方法
11.Multicriteria Decision - making Based on Interval - value Vague Sets;基于区间值Vague集的多目标模糊决策方法
12.TOPSIS method for multi-sensor information fusion based on interval-value Vague set基于区间值Vague集的多传感器信息融合TOPSIS法
13.Application of interval-value Vague set for multi-sensor information fusion区间值Vague集在多传感器信息融合中的应用
14.A New Method of Similarity Measures Based on Hesitancy Degree Between Vague Sets一个基于未知度的Vague集(值)相似度量新方法
15.Approach Measures between Vague Sets(Values) and Their Application to Pattern Recognition;Vague(值)集间的接近度及其在网络信息过滤中的应用
16.A New Method for Stock Investment Value Analysis Based on the Attibute Synthetic Evaluation System and Vague Sets;基于Vague集和属性综合评价的股票投资价值分析方法
17.Vague similarity relations and Vague partitionsVague相似关系与Vague划分
18.Vague Rough Sets Based on Rough Relations;Vague关系下的Vague粗糙集模型
相关短句/例句
Vague(values)setsVague(值)集
3)Vague values (sets)Vague值(集)
4)rough vague valued粗糙Vague值
5)Vague value A(u)Vague值A(u)
6)vague-valued datumVague值数
1.A series of the new formulas for similarity measure between vague sets(values) were presented,and a direct transforming formula from single-valued datum to the vague-valued datum was presented.提出Vague集(值)之间一类新的相似度量公式,提出单值数据直接转化成Vague值数据的一个公式。
延伸阅读
力学量的可能值和期待值 在量子力学中，力学量F用作用于波函数上的算符弲表示。在数学上，对于一个算符，满足 的函数 ui(r)称为弲的本征函数，式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下，上式中的本征值可以取一系列分立值，或取一定范围内的连续数值。 在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱，我们说这个力学量是量子化的。 量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系；这意思是说：描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开： 在ψ和ui都是归一化的情况下，上式中的展开系数сi具有如下的物理意义：在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2。 因此，若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi。 在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均，就得出力学量在ψ态中的期待值，以〈F〉表示： 上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的，那么期待值公式应写为
