英:/'ˌnɔːməlaɪˈzeɪʃn/ 美:/'ˌnɔːrmələˈzeɪʃn/
複數 normalizations
CET4,CET6,考研
n. 正常化；标準化；正規化；常态化
The two sides would like to see the normalization of diplomatic relations.
雙方都願意看到外交關系的正常化。
Any normalization constants will be rescaled.
任何歸一化常數都将被重新排序。
Normalization applies to spelling variations.
規範化會應用到拼寫變化中。
The process is formally known as normalization.
該過程形式上被認為是标準化。
The linguistic processing applies spelling normalization.
語言處理還包括了拼寫規範化。
area normalization method
面積歸一化法
n.|standardization/formalisation;[分化]正常化；[标準]标準化；[數]正規化；常态化
在學術與工程領域，"normalization"（标準化/歸一化）指通過系統化處理使事物符合既定标準或規範的過程。其核心内涵體現在三個維度：
一、數據庫規範化
作為關系數據庫設計的核心原則，normalization通過分解數據表消除冗餘數據，确保數據依賴符合範式要求。該方法由IBM研究員Edgar F. Codd在1970年提出，其第三範式（3NF）要求非主屬性必須直接依賴于主鍵。當前主流數據庫系統如Oracle和MySQL均内置規範化設計規範。
二、統計學标準化
在數據分析中，标準化通過Z-score計算實現數據尺度統一：
$$
z = frac{x - mu}{sigma}
$$
其中$mu$為均值，$sigma$為标準差。這種處理使不同量綱的數據具有可比性，被Scikit-learn等機器學習庫廣泛采用。
三、社會技術系統應用
數字信號處理領域采用最小-最大歸一化實現數據線性變換：
$$
x' = frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)}
$$
該方法将數據映射到區間，是深度學習模型預處理的必要步驟，TensorFlow官方文檔對此有詳細技術規範。
Normalization（标準化/正常化）是一個跨學科術語，其核心含義是“将事物調整至标準或常規狀态”，但在不同領域有具體解釋：
不同領域的方法可能沖突。例如，數據庫規範化側重結構優化，而統計學标準化關注數值分布調整。需結合上下文理解具體含義。
如果需要某個領域的深入解釋，可進一步提問！
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