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normalization英标

英:/'ˌnɔːməlaɪˈzeɪʃn/ 美:/'ˌnɔːrmələˈzeɪʃn/

词性

复数 normalizations

类别

CET4,CET6,考研

常用词典

n. 正常化；标准化；正规化；常态化

例句

The two sides would like to see the normalization of diplomatic relations.

双方都愿意看到外交关系的正常化。

Any normalization constants will be rescaled.

任何归一化常数都将被重新排序。

Normalization applies to spelling variations.

规范化会应用到拼写变化中。

The process is formally known as normalization.

该过程形式上被认为是标准化。

The linguistic processing applies spelling normalization.

语言处理还包括了拼写规范化。

常用搭配

area normalization method

面积归一化法

同义词

n.|standardization/formalisation;[分化]正常化；[标准]标准化；[数]正规化；常态化

专业解析

在学术与工程领域，"normalization"（标准化/归一化）指通过系统化处理使事物符合既定标准或规范的过程。其核心内涵体现在三个维度：

一、数据库规范化

作为关系数据库设计的核心原则，normalization通过分解数据表消除冗余数据，确保数据依赖符合范式要求。该方法由IBM研究员Edgar F. Codd在1970年提出，其第三范式（3NF）要求非主属性必须直接依赖于主键。当前主流数据库系统如Oracle和MySQL均内置规范化设计规范。

二、统计学标准化

在数据分析中，标准化通过Z-score计算实现数据尺度统一：

$$

z = frac{x - mu}{sigma}

$$

其中$mu$为均值，$sigma$为标准差。这种处理使不同量纲的数据具有可比性，被Scikit-learn等机器学习库广泛采用。

三、社会技术系统应用

数字信号处理领域采用最小-最大归一化实现数据线性变换：

$$

x' = frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)}

$$

该方法将数据映射到区间，是深度学习模型预处理的必要步骤，TensorFlow官方文档对此有详细技术规范。

网络扩展资料

Normalization（标准化/正常化）是一个跨学科术语，其核心含义是“将事物调整至标准或常规状态”，但在不同领域有具体解释：

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1.通用含义

• 词源: 动词“normalize” + 后缀“-ization”，表示“使正常化的过程”。
• 日常用法: 指恢复常态或建立统一标准。
  例句: The normalization of relations between the two countries（两国关系正常化）.

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2.数据库领域

• 数据规范化: 通过分解表结构减少冗余，确保数据一致性。
  • 常见形式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）等，例如将重复字段拆分到独立表。

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3.统计学与机器学习

• 数据标准化: 调整数据尺度，便于算法处理。常用方法：
  • Z-score标准化:
    $$ z = frac{x - mu}{sigma} $$
    （$mu$为均值，$sigma$为标准差，结果均值为0，标准差为1）
  • 最小-最大归一化:
    $$ x' = frac{x - min(X)}{max(X) - min(X)} $$
    （将数据缩放到[0,1]区间）

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4.社会与政治学

• 关系正常化: 指修复异常状态，如外交关系、经济政策等回归常规。
  例子: 冷战结束后美苏关系的逐步正常化。

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5.生物学与实验科学

• 实验标准化: 统一操作流程或样本处理方式，确保结果可比性。
  例子: 在基因表达分析中，用内参基因对数据进行标准化。

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发音与词性

• 音标: 美式 /ˌnɔːrmələˈzeɪʃn/
• 动词: normalize，形容词: normalized.

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误区注意

不同领域的方法可能冲突。例如，数据库规范化侧重结构优化，而统计学标准化关注数值分布调整。需结合上下文理解具体含义。

如果需要某个领域的深入解释，可进一步提问！

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