1)discernibility matrix辨识矩阵
1.Based on rough set theory,the paper proposes an improved discernibility matrix to reduce the decision table which includes all kinds of fault cases with the signals of protection relays and t.该文基于粗糙集理论,首先利用可辨识矩阵的改进算法对由断路器和保护为条件属性、考虑各种故障情况所组成的诊断决策表进行简化;然后采用加权平均粗糙度的概念,作为选择分离属性的标准,构造电网故障决策树,从而实现对电网的故障诊断。
2.The nature and the process of attribute value reduction from the view of logic are analysed and based on this a discernibility matrix is constructed.从逻辑的角度分析了属性值约简的本质及过程,在此基础上构造辨识矩阵,提出了一种基于Roughset的属性值约简新算法,并对此进行了证明。
3.An attribute reduction of discernibility matrix was proposed to do attribute reduction of grey information system efficiently.为有效处理灰色信息系统的属性约简问题,将粗糙集理论中有关属性约简的方法运用到灰色信息系统中,提出了一种基于容差关系的辨识矩阵属性约简法。
英文短句/例句
1.Improvement of Discernibility Matrix and Method forComputing Attribute Core改进的Skowron可辨识矩阵及其属性核求解方法
2.Incremental updating algorithm for neighborhood-based attribute reduction based on discernibility matrix基于邻域辨识矩阵的属性约简增量式算法
3.Attribute Frequency Reduction Arithmetic Based on Discernibile Matrix of Rough Set基于粗集可辨识矩阵的属性频率约简算法
4.Discretization of Continuous Properties Based on Discernibility Matrix in Data Mining;数据挖掘中基于可辨识矩阵的连续属性离散化方法
5.Knowledge Reduction Algorithm Based Binary Discernibility Matrix(to be Continued)基于二进制可辨矩阵的知识约简(待续)
6.Knowledge reduction algorithm based binary discernibility matrix;基于二进制可辨矩阵的知识约简(续前)
7.Based on incidence matrix, a new method was developed for network topology identification.提出一种基于关联矩阵的网络拓扑辨识方法。
8.Application of the Matrix-Connection Method in Identification and PID Parameter;矩阵连接法在辨识与PID参数设计中的应用
9.In-Orbit Identification of the Inertial Matrix of Zero Momentum Satellite基于GTLS的零动量卫星惯量矩阵在轨辨识
10.Irregular-Closed Graphic Recognition Based on Contour Measurement Matrix基于等高测度矩阵辨识不规则封闭图形
11.Attribute Reduction Algorithm Based on Discernible Boolean Matrix and Classification Coefficient;基于可辨识布尔矩阵和分类系数的属性约简算法
12.As for the size of the rectangular array , under the same condi- tions, the resolution power of a 128X 128 array is better than that of a 64 X 64 array.讨论； 就矩阵大小而言，128×128矩阵采集分辨能力优于64×64矩阵。
13.Research of Attribute Reduction Based on Binary Discernable Matrix;基于二进制可辨矩阵的属性约简研究
14.Heuristic attribute reduction based on 0-1 discernibility matrix基于0-1分辨矩阵的启发式属性约简
15.Algorithm to compute core based on new binary discernibility matrix基于新的二进制可分辨矩阵求核算法
16.Frequency Field Super-resolution Reconstruction Based on Estimation Offset of Matrix Rank基于矩阵秩估计偏移量的频域超分辨率重建
17.Feature selection combining new document frequency with binary discernibility matrix结合新型文档频和二进制可辨矩阵的特征选择
18.Influence of Joint Block-Diagonalization of Spatio-Temporal Correlation Matrix on Spectral Resolution时空相关矩阵联合对角化对谱分辨的影响
相关短句/例句
Discernable Matrix辨识矩阵
1.Moreover the judgment theorem and discernable matrix are obtained, from which it can effectively provide the approach to this reduction in inconsistent systems based on dominance relations.针对基于优势关系下不协调目标信息系统中属性约简的复杂问题,提出基于优势关系下不协调目标信息系统上近似约简的概念,得到上近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立不协调目标信息系统的上近似约简的具体方法,同时通过实例验证该方法的有效性,从而为优势关系下信息系统的知识发现提供理论基础。
2.And the judgment theorem and discernable matrix are obtained,from which authors can effectively provide the approach to this reduction in inconsistent systems based on dominance relations.在基于优势关系下的不协调目标信息系统中引入了下近似约简的概念,并得到了下近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调目标信息系统的下近似约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性,从而为优势关系下信息系统的知识发现提供了理论基础。
3)Discernibility matrices辨识矩阵
1.The judgment theorems and the discernibility matrices of attribute reduction in a consistent set-valued decision information system are discussed.定义了决策属性也是集合子集的集值决策信息系统,给出了基于集值决策属性的协调集值决策信息系统的定义,得到了协调集值决策信息系统属性约简的判定定理和辨识矩阵,并讨论了在属性约简中起不同作用的属性分类及其特征。
4)discernibility matrixes辨识矩阵
1.The judgment theorems and discernibility matrixes with respect to these reductions are established,from which the algorithms of discermibility matrix for findin.定义了模糊目标信息系统在优势关系下的5种属性约简,并且给出了它们的判定定理和可辨识矩阵。
2.The judgement theorems and discernibility matrixes with respect to generalized decision reduction and upper approximation reduction based on dominance relation are established,from which we can obtain algorithms for finding generalized decision re.论文定义了决策表的优势关系下广义决策约简和上近似约简,给出了优势关系下广义决策约简和上近似约简的判定定理和辨识矩阵。
5)discernibility matrix可辨识矩阵
1.Fast attribute reduction algorithm of rough set based on discernibility matrix;基于可辨识矩阵的快速粗糙集属性约简算法
2.An algorithm of attribute frequency reduction based on discernibility matrix;基于可辨识矩阵的属性频率约简算法
3.A discernibility matrix based attribute reduction algorithm for in consistent decision tables;不相容决策表属性约简计算的一个可辨识矩阵方法
6)distinct matrix可辨识矩阵
延伸阅读
闭环系统辨识 在闭环条件下确定开环系统(或正向通道)的动态特性。一般的系统辨识方法都是针对开环控制系统的，对于闭环控制系统的辨识，主要是指根据闭环操作所得到的数据，在什么条件下可以辨识和如何辨识系统的正向通道参数的问题。稳定的闭环系统对于不同反馈作用的输入信号可能有几乎相同的输出信号，因此闭环系统的输入和输出数据所提供的信息比开环的少。这给辨识带来一定困难。另外，在开环系统中，输入和输出所受到的干扰是互相独立的；而在闭环系统中，由于反馈的作用，输入总是与输出噪声相关的，这就给辨识带来更大的困难，有时甚至不能辨识。对于闭环系统，在很多情况下不允许把反馈断开后再对正向通道进行辨识。因为切断反馈,系统便成为开环而不稳定,甚至出现危险（例如一些化工系统就是这样）。有时为了高产、优质和保密等原因也必须保留反馈。还有很多系统，反馈是系统本身所固有的，根本不能消除，例如社会、经济和生物等系统。 图1是一个闭环控制系统，其中w是设定值干扰，u和y分别是系统的输入和输出，它们都是可以测量的，ε1和ε2分别是正向通道和反馈回路的噪声，GS和GR分别是系统开环的和反馈回路的传递函数,G1和G2分别是正向通道和反馈回路噪声的传递函数。闭环系统辨识就是用 w、u和y的测量值来确定系统开环的传递函数GS。用一般的系统辨识方法，通过w和y的测量值可以对整个闭环系统进行辨识而得到闭环系统的传递函数，通过u和y的测量值得到的开环传递函数GS误差比较大，因为这时输入u和噪声ε1不是统计独立的，而独立性是无偏估计(见参数估计)的充分条件。当w＝0和ε2 ＝0时，图1变为图2，对于这样的闭环系统，用u和y的测量值不能得到真实的开环系统传递函数GS，而只能得到GS的一个估计：。 闭环系统辨识的关键是保证输入u与噪声的统计独立性和保证GS的唯一性。70年代中期以来闭环系统辨识取得一些重要的结果：①在有反馈噪声的情况下，如果ε1和ε2统计独立,则用u和y的测量值可以辨识出GS与GR；如果ε1和ε2不是统计独立的,则GS和GR 没有唯一解。②在没有反馈噪声的情况下，如果GR已知,w≠0，而且w与ε1统计独立，则由u和y的测量值可以得到 GS的正确解；如果w =0（图2），则在一定条件下，闭环系统也是可辨识的。 参考书目 哥德温、潘恩著，张永光、袁震东译：《动态系统辨识：试验设计与数据分析》，科学出版社，北京，1983。（G. C. Goodwin and R. L. Payne， Dynamic System Identification： Experiment Design and Data Analysis, Academic Press, 1977.）
