1) identification criterion of abnormality
异常识别准则
2) recognition criterion
识别准则
1.
With these concepts,the state characteristics of the system law when intruding by-law,the recognition of the state characteristics,the recognition criterion and applications are all discussed in this paper.
利用这些概念,本文给出系统被■-规律入侵呈现的特征与对这些特征的识别,识别准则与应用。
3) recognition criteria
识别准则
1.
Based on the dual of function S-rough sets,the concept law generation of system state is put forward,the first theorem and the second theorem of recognition of system state are presented,and the recognition criteria are given;from the results above,an application of function S-rough sets inrecognition of system state is offered.
利用函数单向S-粗集对偶,给出系统状态规律生成概念;提出系统状态识别第一定理与第二定理,给出系统状态识别准则。
4) anomaly recognition
异常识别
1.
With these foundations, a set of anomaly recognition methods is proposed, which is supported by statistics, fractal geometry, artificial neural network and computer technique.
以油气化探异常和干扰频率特征分析为基础 ,建立了应用小波分析进行干扰排除的新方法 ,提出异常类型及其形成机制的理论模型 ,并在此基础上建立了以统计学、分形几何学、人工神经网络以及计算机技术为支撑的异常识别新方法。
2.
To extract the thermal infrared(TIR) anomaly information related to the tectonic activities from remote sensing data,a new pre-earthquake TIR anomaly recognition method and quantitative analysis model based on reference field are presented.
为获取与构造活动有关的卫星热红外异常信息,提出了一种基于参考基准场的震前热红外遥感定量分析模型与异常识别方法。
5) anomaly identification
异常识别
1.
The study of metallogenic anomaly identification based on deep soil data with multifractal method——A case study of Cu element in Tongling ore clustering area
基于深层土壤数据的多维分形成矿异常识别研究——以铜陵矿集区Cu元素为例
2.
In this paper,the author shows solving process of two characteristic lines and analyzes its corresponding significance of geology and geophysics and describes results for anomaly identification through a model and a field examples.
这里给出了这二类特征线的求取过程,简要分析了其对应的地质地球物理意义,并通过一个模型和实例计算说明了特征线在异常识别上的效果。
6) micro-anomaly detection
微异常识别
补充资料：判断异常因素的准则
判断异常因素的准则
criteria for assignable causes
准则4:14个点排成一串，上下交替。UCL5:3个点中有2个点在A区内排成一串。LCL准则6:5个点中有4个点在B区内排成一串。UCLLCL准则7:巧个点在C区中心线上下排成一串。UCLLCL准则8:8个点在中心线两侧排成一串，但C区中无点。UCLLCL 8种典型判异准则 UCL上控制限LCL下控制限云样本均值则1就是休哈特提出的，由于概念简单明了，故应用最广泛。为了改善控制图的灵敏度，通常，对准则1补充以其他异因的检验。 偏要指出，在现场推行的统计过程控制与诊断必须与电脑相结合进行现场电脑实时质量控制与诊断，所有判异准则都应用电脑来判断，无一遗漏，从而使整个系统的第一类错误的概率a总(见生产方风险)增大了。不难证明:a总二名。‘。式中a‘为第‘条判异准则的显著性水平(生产方风险)。由于诸判异条件之间有一定的相关性，这公式是近似的，实际值会比名值小一些。为了减少系统的a总，需要减少每条判异准则各自的a。这是目前判断异常的模式检验的一种发展趋势。例如，对于图中准则2的链，过去是7点链判异，现在则有9点链判异。闪nduan yieha叩yinsu de zhunze判断异常因素的准则(criteria for assi，able~)简称判异准则。辨别过程是否存在异常因素的标准。休哈特控制图的国际标准《休哈特控制图》(1508258:1卯1)引用了西方电气公司(统计质量控制手册》的8种判异准则(见图)。 在判异准则中并未限制点数，故原则上可以有无穷多种检验模式，但实际上在现场能够保留下来的不过是物理概念明显的寥寥几种而已。例如，图中的准 准则卜一个点在A区之外。UCLLCL准则UCL2:9个点在C区排成一串。LCL准则3:6个点递增或递减排成一串。UCLLCL
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参考词条