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模糊隶属度无统一算法,定义存在分歧.根据模糊概念\内涵明确,外延不明确\的特点,定义隶属度为不同外延对内涵的从属程度.在信息系统中,概念的外延用对象表示,内涵由属性表示,由此提出了求解隶属度的新算法:由原始统计数据组成初始信息系统,用粗糙集理论求得其商集并构建集值信息系统;该集值信息系统对应的条件概率空间中的条件概率即为隶属度.广义上信息系统可分为信息系统(无决策属性)和目标信息系统(有决策属性)两类.隶属度也可分为两类:第一类外延对象为内涵属性本身值,如年龄对青年人的隶属度(信息系统);第二类外延对象为不同于内涵属性的另一属性值,如边坡工程安全系数对稳定状态的隶属度(目标信息系统).计算以上两个实例,前者与已有结论作对比验证,后者与函数选择、经典统计方法及贝叶斯公理作对比验证,可知结果可靠,算法可行

第五节 阿贝成像理论和波特实验 第六节 光学信息处理

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对注意力机制的主流模型进行了全面系统的概述。注意力机制模拟人类视觉选择性的机制，其核心的目的是从冗杂的信息中选择出对当前任务目标关联性更大、更关键的信息而过滤噪声，也就是高效率信息选择和关注机制。首先简要介绍和定义了注意力机制的原型，接着按照多个层面对各种注意力机制结构进行分类，然后对注意力机制的可解释性进行了阐述同时总结了在各种领域的应用，最后指出了注意力机制未来的发展方向以及会面临的挑战

在AutoCAD绘图中经常要查询某个图形的距 离、所在的图层等信息。 一、ID 命令 1、功能 查询指定点的X，Y，Z坐标 2、操作 ID 回车

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在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识

5.1 概述 5.2 导航和空间认知 5.3 虚拟环境 5.4 可视化信息