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网络解释

相似性

与 相似性 相关的网络解释 [注:此内容来源于网络,仅供参考]

Differences

差异

而在知识的建构过程里,分析取代了模拟,彻底的归纳取代了无限的相似性游戏,确定的知识取代了可能的关系,对特性(identities)与差异(differences)的强调取代了相似性的聚合.

euclidean distance

欧几里德距离

研究了不同相似性度量准则、数据预处理方法及质心初始化方式对K-均值聚类效果的影响.结果表明:若对基因表达数据进行K-均值聚类分析,最好采用能反映数据结构特征的向量对质心进行初始化.若随机初始化质心,则采用取相对表达水平的预处理方式,以欧几里德距离(Euclidean distance)作为相似性测量准则,

elicitor

激发子

分别对一类能诱导植物产生防卫反应的化合物--激发子(elicitor)的类型、激发子特异性结合蛋白(受体)、病菌信号的识别机制等作了介绍;同时,对动植物在防卫反应产生过程中的相似性进行了讨论,表明植物的防卫系统和动物的免疫系统在进化上具有相似性.

homology

同源性

3.一个相似性搜索; 同源性(homology)是以相似性和它的生物学意义为基础的一个进化的推轮. 类似性,同源性,和模拟(analogy)一个多世纪以来有生物学的截然不同和不同意义. 一个序列的相似性或许是同源性或类似(analogous) (例如,

regularity

规整度

特征与特征库中的特征元数据(metadata)进行相似性匹配,将满足一定相似性的一向度 (directionality)、线像度 (linelikeness)、规整度(regularity)和粗略度 (roughness)为基于文档字符(OCR)的检索方法和基于文档图像特征的检索方法两大类.

numerical taxonomy

数值分类法

计算机应用于微生物分类始于数值分类法(numerical taxonomy). 所谓数值分类法,是通过广泛比较分类单位的性状特征,然后计算它们之间的相似性,再根据相似性的数值划分类群的一种分类方法. 数值分类法的思想最初是由法国植物学家阿德逊(Adanson)于1757年提出来的,

numerical taxonomy

数值分类学

例如,数值分类学(numerical taxonomy)中的物种概念,它是基于表型相似性或表型距离的统计测量,对物种的定义是以一定的相似性数值或表型距离数值为标准,种的区分标准往往是人为决定的:"一个种群如果与其他密切相关的种群之间的数量性状的重叠超过10%时,

self-similar

自相似性

类软土:similar soft soil | 自相似性:self-similar | 相似换算:similar transformation

infinite self-similar

无穷自相似性

计算机三维放射治疗计划系统:computer three-dimensional radiotherapy planning system | 无穷自相似性:infinite self-similar | 无限远奇点:Infinite singular point

FineTune

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