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现实问题域
相关语句
  actualization problem area
     The research aim is to establish theory base for Reservoir Flood Control(RFC)Decision Support System(DSS) structure. Its process is by analyzing the DSS general structure and reservoir flood control general rule to combine DSS structure and actualization problem area,to put forward the applied DSS structure frame of RFC.
     为搭建水库防洪决策支持系统结构,通过分析决策系统(DSS)的普遍结构及水库防洪决策问题的一般规律,将DSS系统结构与现实问题域相结合,提出了水库防洪决策支持结构框架.
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  “现实问题域”译为未确定词的双语例句
     When real problem domain deals with continuous variables,researchers always apply discretization before modeling.
     当现实问题域包含连续变量时,研究人员通常在建模前进行离散化预处理。
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  相似匹配句对
     The other reason is from the realistic problem.
     二是从现实问题出发。
短句来源
     Real-Life Traveling-Salesman Problem
     现实旅行商问题
短句来源
     AN OBJECT-ORIENTED PROBLEM DOMAIN ANALYSIS METHOD
     面向对象的问题分析方法
短句来源
     The Realm of Issues of Management Philosophy
     管理哲学的问题
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     Problems
     问题
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The research aim is to establish theory base for Reservoir Flood Control(RFC)Decision Support System(DSS) structure.Its process is by analyzing the DSS general structure and reservoir flood control general rule to combine DSS structure and actualization problem area,to put forward the applied DSS structure frame of RFC. The system structure possesses better adaptability and open ability and meets the need of DSS realization.

为搭建水库防洪决策支持系统结构,通过分析决策系统(DSS)的普遍结构及水库防洪决策问题的一般规律,将DSS系统结构与现实问题域相结合,提出了水库防洪决策支持结构框架.该系统具有较强的适应性、开放性,可满足系统实现的需要.

When real problem domain deals with continuous variables,researchers always apply discretization before modeling.It extends the naive Bayes's conditional independence assumption to handle continuous variables and then introduces a new learning algorithm-general naive Bayes(GNB),which can not only avoid the negative effect of discretization on prediction accuracy,but also apply incremental learning to make full use of the information from data.Experimental results on a variety of UCI data sets suggest great improvement...

When real problem domain deals with continuous variables,researchers always apply discretization before modeling.It extends the naive Bayes's conditional independence assumption to handle continuous variables and then introduces a new learning algorithm-general naive Bayes(GNB),which can not only avoid the negative effect of discretization on prediction accuracy,but also apply incremental learning to make full use of the information from data.Experimental results on a variety of UCI data sets suggest great improvement from the viewpoint of prediction accuracy and independence assumption,respectively.

现实问题域包含连续变量时,研究人员通常在建模前进行离散化预处理。文章将朴素贝叶斯的条件独立性假设进行推广以处理连续变量,在此基础上提出广义朴素贝叶斯学习方法(GNB)。该方法不仅能避免离散化引起的信息损失对判决精度的影响,还在参数估计过程中引入增量学习机制以充分利用样本提供的信息。实验在UC I机器学习数据库分别从独立性和判决精度方面进行了验证,取得了良好的效果。

 
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