1) linear discrimination function
线性鉴别函数
1.
A method of obtaining a binary linear discrimination function ( d m(x)=w x ) with rotation invariance is presented.
本文提出一种求解具有旋转不变分类的二值线性鉴别函数（ｄｍ（ｘ）＝ｗｍｘ）的新方法，并对轰炸机和战斗机两类目标及客机、轰炸机和战斗机三类目标的旋转不变分类进行了计算机模拟。
2) linear discriminant
线性鉴别
1.
Principal component analysis (PCA) was performed before linear discriminant analysis (LDA) in the traditional discriminant karhunen loeve (DKL) algorithm.
该算法中,局部特征分析(LFA)代替PCA作为线性鉴别分析(LDA)的前端。
2.
According to the idea of linear discriminant,the within-class scatter matrix and between-class scatter matrix were combined to the objective function of NPE by a turning parameter,and discriminant features of face images were obtained.
按照线性鉴别的思想,通过可调因子把类间散布矩阵和类内散布矩阵融入到保持邻域嵌入算法的目标函数中,从而可以获得人脸样本的最有鉴别力的特征。
3) linear discrimination
线性鉴别
1.
According to the principle of linear discrimination,within-class scatter matrix and between-class scatter matrix were integrated into the objective function of NPE by a turning parameter,and discriminant features of face images were obtained.
按照线性鉴别的思想,通过可调因子把类间散布矩阵和类内散布矩阵融入到保持邻域嵌入算法的目标函数中,从而可以获得人脸样本的最有鉴别力的特征,最后用最近距离分类器分类。
4) linear discriminant function
线性判别函数
1.
The rigorous theory of linear discriminant function and decision surface is suitable for the analysis of linear neurons with threshold activation function used as linear classifiers.
严谨的线性判别函数与判别面的理论 ,适用于线性阈值 (MP模型 )神经元分类行为分析。
5) linear discrimination function
线性辨别函数
补充资料：函数逼近，线性方法
函数逼近，线性方法
pproximation of functions, Mnear methods
函数通近，线性方法【即pro劝ma柱佣of如口比此，Unearmethds;即面.橄...中伸叫浦月.州白.eM曰’O周曰!甲的-习..‘。侧.1由线性算子所定义的逼近方法.如果在赋范线性空间X中将线性流形(线性子空间)选作逼近集，则任何将函数f任X变换成函数U汀，t)=(Uf)(t)‘灾且满足’一U(。:f，+。2f2，r)=。IU汀，，t)+aZU价，r)(其中“1和气为任意数)的线性算子U均定义了灾中函数对X中函数的一种线性逼近方法(1i ncar approxi-mation method).一个线性逼近方法称为是射影的(P rojeCtive)如果对所有fe贝，U以t)=f(O;称为是正的(户犯itive)，如果对非负函数f有U(f，r))0. 最有意思的是有限维数的情形.此时，若贝二贝、是N维子空间，则有 八 U以‘)=饰以，)=艺e*汀)叭(，)，(1) k二1其中{叭(t)}犷是灾、的基底，吼为定义在X上的线性泛函.线性无关系{叭(t)}犷和泛函集{q}仁的选取依赖于构造线性方法时所用函数的有关信息.如果几们二了仇)(这里{气片是f的定义域中的固定点组玉且叭(t.卜0，(i笋k)，叭(tk)=1，则U从工气)=f(t*)伍=1，…，扔，此时得到一种插值方法(interpolation method)(如，Lag-ran罗插值多项式或播值样条(interpolation spline)).如果X=H是托lbert空间，吼汀)为函数f关于标准正交系{叭(t)}的Fourier系数，则(1)的右端的和式导致了X到贝N上的正交投影线性方法(li near methodoforthogonal Projection);此时， ，，介饰汀，”一萝…卜詹:一……。因此，可用函数叭的线性组合对f作最佳逼近. 线性逼近方法的理论中最引人注目的是收敛问题.令x为一Banach空间，{甲:(t)，中2(t)，…}是X上某个线性无关函数系，令灾N为这个系的前N(N=1，2，…个元素形成的子空间，叽为X到贝八N二1，2，…上的有界线性算子.对任何f‘X，收敛关系式珠以O~f(t)(在11叽一fllx~0(N~的)的意义下)成立，当且仅当:l)U、的范数列11叭}}有界，见B田.山-Stei曲aus定理(Banach一Steinhaus theorem):2)对于X中处处稠密的集合A上的所有函数f有认以t)一f(O.特别地，在周期为27r的函数空间乌=乌[0，2司(l
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参考词条