1) separable measure
可分性测度
1.
After the computation of separable measure based on distance, it can be easily find that the singular value do have the advantage of stable, reflecting t.
通过计算距离可分性测度结果得出奇异值提取方法确实有稳定、能反映矩阵特征的优点，奇异值的特点决定了只用有限的几项就可以把矩阵的特征完全反映出来了，而噪声则均匀分布在后面的项中。
2) measurability
可测度性
3) Testability measure
可测性测度
4) Decomposable measure
可分解测度
5) possibility measure
可能性测度
1.
Given a fuzzy measurable space(X,)and a possibility measure on (X,), we can extent the possibility measure and fuzzy integral to P(X) and F(X) respectively by using the rough sets theory.
给定模糊可测空间(X, )及(X, )上的可能性测度,通过应用粗集理论,将可能性测度 和模糊糊积分分别扩充至P(X)和F(X)上,从而引入粗可能性测度的概念。
2.
Based on the interpretation of possibility measure based on rough set, we give an conversion algorithm of fuzzy set and rough set, thus establish a connection between these two non-classical set.
在可能性测度的粗糙集解释基础上 ,给出了模糊集与粗糙集的一个转化算法 ,从而建立了两种非经典集合之间的关系 。
3.
This paper is intended to generalize the one dimensional possibility measure totwo dimension by iritroducing two dimensional possibility distribution function.
本文通过引入二维可能性分布函数的概念，将可能性测度推广到二维的情形。
6) reliability measure
可靠性测度
1.
According to the ratio of signal to noise, the consistent reliability measure of each sensor is defined.
该方法首先视各传感器的测量值为模糊集合,利用模糊集合中的最大最小贴近度来度量不同传感器测量值之间的相近程度,其次给出了不同时刻各传感器的一致性测度,然后基于信噪比定义了一致可靠性测度,最后利用一致可靠性测度得到传感器数据的融合公式。
2.
The consistency measure is given using spacial information and the reliability measure is given using temporal information.
利用多传感器状态估计向量 (或测量值 )的标称化差定义了相似度和相似度矩阵 ,用空间信息形成一致性测度 ,用时间信息形成可靠性测度 ,最终形成了多传感器的组合及加权 ,并进行时空融合 。
补充资料：连续性与非连续性(见间断性与不间断性)
连续性与非连续性(见间断性与不间断性)
continuity and discontinuity
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说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条