英譯漢誰能幫我翻譯一下下這段話多謝了

2021-05-04 20:45:37 字數 2673 閱讀 8991

1樓:誤以為是你

例如,在在地圖上低傳染病

在第二個例子的情況(案例2,以上)

計算值大於預期傳染

因為這個原因。

指數也受變化

屬性類頻率(李和雷諾1993)。

記得,推導的最大價值

假設平等屬性頻率。當

一些屬性相對更常見

別人,然後某些型別的屬性adjacencies一定的頻率比其他型別。這

最大熵(或最低傳染病)之下

原模型不可能實現,這裡面一定有

一定數量的傳染病,這將會改變

屬性頻率。這一效果實在證明

在gustafson和帕克(1992)**研究。

病例可能是為考慮這是「真正的」

傳染病,一個神器的unequal-probability抽樣,或不適當的應用的傳染病

指數。總之,當聚集度小,

可以推斷屬性類頻率

或多或少都是平等的,頻率

same-class adjacencies的,大約相同adjacencies different-class的頻率。當這一指數是更大的,它可能由於一個真正的趨勢凝結,也許結果的變異的屬性

類頻率。或其原因可能是

高頻率的兩種不同的adjacencies

課程。如果熵(如角二階矩)的措施

整體形象」的特質」(例如,haralick等。d。

2023年,作樂格羅弗·2023年成立;岡薩雷斯和伍茲1992),那麼必須其傳染病衍生品。

影象在「粗糙」的特質通常顯示

一定數量的clumpiness(很可能是

結果不相等的屬性類頻率),

而影象在「好」的特質所不瞭解的東西

(比較例圖圖1)。帖前

在敏感指標。模式連線

大經驗公式移植賭注

屬性指標多樣性、統治、傳染病,

和紋理(riitters孫俐。2023年)。

摘要連通性和紋理的主題

空間分析在許多領域包括生態,

影象處理,和統計。因此,

許多定義的趨勢的措施

屬性,以成塊或者聯合。你們中間揀選的

他們將取決於n的情況下,包括

特定的海波

地圖(例如,向量

為他(她)流淚(例如,粒度和程度,董事會規模分析(例如,pixel-level與綴塊)。這廣度和深度分析也是非常重要的。

而總結必須研究指標

同時模式的許多方面(例如,**,補丁緊湊、,分維值),更復雜的模型是需要分割槽

任何一個詳細的情況總結指數

2樓:匿名使用者

例如,在與低傳染的地圖

in第二個例子情景(案例2,上面),

calculated傳染價值比預期大

為此。the索引也是受變異的影響的

attribute類頻率(李和雷諾茲1993)。那的recall所有最大價值的派生

assumed屬性頻率的平等。 當

some屬性相對地共同比

others,然後屬性毗鄰物的一些型別是

necessarily頻繁比其他型別。

maximum熵(或極小的傳染)下

the空模型不可能體會; 必須有

some相當數量傳染和這將變化與

attribute頻率。 這個作用被展示了

in gustafson和parker』s (1992)模仿學習。

cases可以為認為此被做「real」

contagion,不同等可能性取樣人工製品,

or傳染的一種不適當的應用

index.總之,當傳染索引是小的,屬性類頻率的it也許被推斷

are或多或少合計和那頻率

of同樣類毗鄰物是與相同不同類毗鄰物frequencies。 當

the索引是更大,它可以由於一個真正的傾向為

clumping,或許由於在屬性上的變化

class頻率。 或者它也許由a造成

高頻率在二之間的毗鄰物不同

classes.

if熵(象有角二次矩)措施

overall圖象「texture」 (即, haralick和d.

1973; musick和格羅弗2023年; 岡薩雷斯和

woods 1992),如此然後必須它的傳染衍生物。與「coarse」紋理的an圖象典型地顯示一定數量的 clumpiness (可能a不同等的屬性類頻率result),

whereas與「fine」紋理的一個圖象不

(比較在圖1)的例子地圖。 thes在樣式索引之中的itive連線由大經驗主義的互動作用賭注的ported屬性變化,優勢,傳染indices,

and紋理(riitters等1995)。

summary

connectivity和紋理是週期性題材 在許多領域的spatial分析包括生態,圖象處理的和統計。 結果,那裡

are傾向的許多map-based措施為聚集或聯合的attributes。 選擇在之中

them將依靠n情況,包括

the特殊性低亞硫酸鈉

maps (即,傳染媒介

ters (即,粒度和程度)和標度

analysis (即,映象點級對補丁級)。 分析的scope和深度也是重要的。

whereas概略索引是需要的學習同時樣式的many方面(即,破碎,

patch機祕和分數維維度),

more複雜的模型是需要的分成從任何一個總結的the詳細資訊

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