Cтраница 2
Для определения меры близости или подобия между объектами S классов Ки и q в и-мерном векторном пространстве признаков необходимо ввести метрику. [16]
Это определение меры близости является не только признаком, по которому распределяются объекты по ближайшим потокам, но и характеристикой степени выгодности производства работ данного РВП на рассматриваемом объекте, что в условиях многообъектного ремонта особенно важно. [17]
Для определения меры близости или подобия между объектами в JV-мерном векторном пространстве признаков необходимо ввести метрику. [18]
В качестве меры близости транспортного объекта ( i е М) к группе объектов Ms выбрано отношение величины транспортных затрат на перебазирование транспортной единицы для заправочного процесса на этот объект - АГНКС к величине стоимости заправочных работ на данной станции. [19]
При этом меру близости ц ( х, Q) уточнять не обязательно. [20]
Таким образом, мера близости объектов и г (, выраженная через расстояние между упорядоченными разбиениями [15], зависит не только от типичности классов, к которым принадлежат объекты, но и от близости рангов этих классов. [21]
Нам необходимо ввести меру близости иди подобия, которая была бы мала в случае этих М объектов, поскольку по предположению эти объекты подобны друг другу. Все они принадлежат одному и тому же классу. [22]
Для числовых объектов мерой близости является расстояние. [23]
Оказывается, что правильной мерой близости & Р и ЪР является множество из р чисел, называемых углами между f и ЪР. [24]
Так как в качестве меры близости используется коэффициент корреляции между столбцами матрицы, то можно осуществить переход к стандартизованной матрице, в которой средние значения всех столбцов равны нулю, а дисперсии столбцов - одному и тому же числу. [25]
Разработаны множественно-статистические алгоритмы вычисления меры близости экспертов. Предлагаются способы ее увеличения путем взаимно согласованного ( дискуссионного) принятия решения о степени релевантности ( пертинентности) найденной информации поставленному вопросу. [26]
Удобнее применять в качестве меры близости системы к статистическому равновесию не самый статистический вес G, a In G, так как он обладает свойством аддитивности. [27]
Число обусловленности является также мерой близости к вырожденности. [28]
Ввиду этого определяемая этой нормой мера близости для функций из гса ( К) не всегда согласуется с естественными представлениями о таковой. Вместе с тем в приложениях не всегда удобно работать со () - слабой топологией в гса ( К), так как она не метризуема. В таких случаях может оказаться полезной т-норма. [29]
Показатель ИС дает количественную оценку меры близости к согласованности суждений, собранных в матрице А: чем больше ИС, тем меньше согласованность суждений. [30]