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FISMAT accommodates different arithmetic operators, fuzzification and defuzzification algorithm, implication relations, and different method of approximate reasoning such as Compositional Rule of Inference (CRI) and Approximate Analogical Reasoning S
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通过Hasse matrices 和偏组合技术来进行化学计量研究的一个工具。-The Diversity/similarity measure based on Hasse matrices is a novel chemometric approach based on the partial ordering technique and the Hasse matrix
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基于HSI色彩空间的道路区域去除
通过对RGB空间的色彩变换，根据颜色的不相似度量，将道路图像中的色彩区域去除，由于阈值设置的问题效果有时不是太好，还需要进一步完善。-HSI color space based on the removal of the road area
Through the RGB color space conversion, according to the color similarity measure is not, the road to remov
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实现“基于互信息量”进行关键帧提取的具体算法，该算法以帧间的互信息量来衡量两帧图像内容的相似性，可以对具体镜头按其特点自动提取出一或多个关键帧。-To achieve " Based on mutual information" to a specific key-frame extraction algorithm in order to frames to measure the two mutual information similarity of image cont
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向量空间模型的源码，可以用于衡量本文之间的相似度-Vector space model of the source, can be used to measure the similarity between this article
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利用k-means算法进行聚类，K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。-Algorithm using k-means clustering, K-means algorithm Euclidean distance as a similarity measure, it is the pursuit of the vector V corresponding to a initial
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Zernikz descr iptors: the similarity measure based on the descr iptor
should deliver a similarity ordering that is close to
the application driven notion of resemblance.
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摘要:回顾了神经网络理论发展的历史和现状。在此基础上，介绍并讨论了20世纪如年代神经网络研究的一些新进展。根据神经网络研究的特点，对人工神经网络今后的发展前景作了一定的评述，
人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响.配准中基于像素和基于特征两类主要方法的优缺点 深入研究了互信息理论在医学图像配准领域的应用和实现机理以及互信息作为相似性测度的优缺点。本文着
重深入研究了Renyi广义互信息及其在图像配准中的作用，并针对互信息计算的复杂性，引入了广义近邻图嫡估计理论，并成功
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cbirIn this paper, we present a new framework for effective content-based image retrieval (CBIR) using rectangular segmentation. In image segmentation, speed is more important than accuracy in CBIR. We propose a new rectangular approximate image segm
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改进欧氏距离测度算法，可以比较特征向量的距离相似度-Improved algorithm Euclidean distance measure, you can compare the similarity distance of feature vectors
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向量空间模型的源码，可以用于衡量本文之间的相似度Vector space model of the source, can be used to measure the similarity between this article-Vector space model of the source, can be used to measure the similarity between this article
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基于wordnet判断文本相似性,可计算单个文本或者一段话-Similarity measure based on WordNet
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Similarity Measure using k-means algorithm
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动态时间规整（DTW）是用来对时间序列进行规整，相似性度量-Dynamic time neat (DTW) is used to neat, time series similarity measure
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求字符串s1和s2的最大公共字串，衡量文档的相似度，体现了词的顺序。-The biggest public string for strings s1 and s2, measure the similarity of document, embodies the word order.
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Feature selection method using similarity measure and fuzzy entroropy measures based on the article:
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测量NBS距离来进行颜色之间相似度的计算从而进行图像像素合并-NBS measure the distance to the calculation of similarity between the image pixel color and thus merge
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语义相似度度量,用于衡量两概念间的语义相似度(this is the WordNet::Similarity.used for measure the degree of two word sense.)
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灰色系统理论提出了一种新的分析方法—关联度分析方法，即根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度，揭示事物动态关联的特征与程度。(The grey system theory puts forward a new method of analysis, the method of correlation degree analysis, that is to measure the degree of correlation between factors according t
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聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一，对聚类准则进行了总结，对五类传统的聚类算法的研究 现状和进展进行了较为全面的总结，就一些新的聚类算法进行了梳理，根据样本归属关系、样本数据预处理、 样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近 20多个新算 法，如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚 类等，分别进行了详细的概括。(Clustering analysis is one of the impor
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