
n. 分辨率;鑒别力
Secondly, we investigate the method of discernibility matrix and function.
其次,我們對差别矩陣差别函數的方法進行了研究。
It corresponds approximately to Freud's superego and is the ground for discernibility and difference.
它大約相當于弗洛伊德“超我”的概念,而且是區分和分化的前提。
Discernibility ability index DI(a) of decision table is defined, some properties about DI(a) are presented.
根據決策表定義條件屬性區分能力指數DI(a)的概念,給出DI(a)的若幹性質。
The definitions of SRS and two theorems of computing the feature weights based on discernibility matrix are presented.
給出了相似粗糙集 的基本定義,以及利用該方法 基于 差别矩陣進行特征權值計算 的兩個定理。
Discernibility matrix and discernibility function are a powerful tool seeking nuclear attributes and attribute reduction.
區分矩陣和區分函數是求核和約簡的有力工具。
n.|resolution factor/distinguishability;分辨率;鑒别力
discernibility(可辨别性)指能夠被區分、識别或辨别的性質或能力。它強調事物或特征之間存在足夠明顯的差異,使得觀察者能夠将它們彼此區分開來。該概念在不同領域有具體應用:
哲學與認知科學
指人類或智能體感知、識别并理解事物間細微差别的能力。例如,在嘈雜環境中辨别特定聲音,或在相似物體中識别關鍵差異。這種能力是認知過程的基礎,涉及感知、注意力和判斷力(來源:Stanford Encyclopedia of Philosophy)。
數據分析與粗糙集理論
在數據挖掘領域,可辨别性指屬性集區分數據對象的能力。若兩個對象在所有屬性上取值相同,則它們是不可辨别的;反之則可通過屬性值差異被區分。粗糙集理論利用可辨别矩陣(Discernibility Matrix)量化屬性對樣本的區分度,公式表示為:
$$ D(x_i, x_j) = { a in A mid f(x_i, a) eq f(x_j, a) } $$
其中 (A) 為屬性集,(f) 為對象在屬性上的取值(來源:International Journal of Approximate Reasoning)。
信息檢索與機器學習
特征的可辨别性直接影響分類模型性能。高可辨别性的特征(如獨特的關鍵詞或生物标記物)能有效區分不同類别(如垃圾郵件/正常郵件、疾病/健康樣本)。特征選擇算法常通過計算信息增益或卡方檢驗來評估特征的辨别能力(來源:Journal of Machine Learning Research)。
示例說明:
權威參考來源:
(注:以上鍊接為示例性權威域名,具體文獻需根據關鍵詞進一步檢索)
discernibility 是名詞,指“識别能力”或“可辨别性”,具體含義和用法如下:
如需進一步了解發音或擴展用法,可參考權威詞典(如海詞詞典)。
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