歸一化強度英文解釋翻譯、歸一化強度的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 normalized intensity

分詞翻譯：

一的英語翻譯：

a; an; each; one; per; same; single; whole; wholehearted
【醫】 mon-; mono-; uni-

化的英語翻譯：

burn up; change; convert; melt; spend; turn

強度的英語翻譯：

intension; intensity; strength
【計】 intensity
【化】 strength
【醫】 intensity; strength

專業解析

在漢英詞典視角下，“歸一化強度”是一個跨學科的專業術語，其核心含義和英文對應如下：

一、術語解析

歸一化 (Guīyīhuà)
對應英文：Normalization

指将一組數據或物理量通過特定數學變換，縮放至統一标準範圍（如或 [-1,1]）的過程，旨在消除量綱差異，便于比較分析。
強度 (Qiángdù)
對應英文：Intensity

在物理學和工程中，常指單位時間、單位面積上的能量或功率（如光強 $I$，聲強）。數學上可表征信號的幅度或數值大小。

二、完整術語定義

歸一化強度 (Normalized Intensity)

指原始強度值經過歸一化處理後的相對值。其數學表達為：

$$ I{text{norm}} = frac{I - I{min}}{I{max} - I{min}} $$

其中 $I$ 為原始強度，$I{min}$ 和 $I{max}$ 分别為數據集的最小、最大強度值。結果 $I_{text{norm}}$ 被映射到區間，反映該強度在整體中的相對位置。

三、學科應用實例

光學成像：在熒光顯微鏡中，歸一化強度用于消除光源波動影響，比較不同樣本的熒光信號強度。公式為：
$$ I{text{norm}} = frac{I{text{sample}}}{I_{text{reference}}} $$

（參考：光學測量領域通用标準）

數據分析：機器學習中，對傳感器采集的原始強度歸一化，可加速模型收斂并提高特征可比性。

四、權威參考來源

《英漢綜合科學技術詞典》（科學出版社）對“歸一化”的數學定義及工程應用解釋。
國際标準ISO 13655:2017 中關于光譜測量強度歸一化的技術規範。
學術工具書 Handbook of Signal Processing Systems (Springer) 第3章“Data Normalization Techniques”。

注：因未檢索到可公開引用的線上詞典條目，建議結合專業工具書與标準文獻進一步驗證術語細節。

網絡擴展解釋

歸一化強度是指通過數學變換将原始強度數據轉換到特定範圍（如或[-1,1]）的過程，其核心目标是消除量綱差異，使不同數據具有可比性。以下是詳細解釋：

1.定義與原理

歸一化強度是對強度屬性進行無量綱化處理，常見方法包括：

最大-最小歸一化：将強度值除以最大值（或減去最小值後除以極差），公式為： $$ x{text{norm}} = frac{x - x{min}}{x{max} - x{min}} $$ 或直接取最大值歸一化：$x{text{norm}} = frac{x}{x{max}}$ 。
标準化（Z-score）：利用均值和标準差調整數據分布，但更常用于标準化而非嚴格歸一化。

2.應用場景

機器學習：歸一化後，數據在損失函數中的等高線更接近圓形，加速梯度下降收斂。
信號/圖像處理：例如将像素強度歸一化到，便于統一分析光照差異。
物理學：如量子力學中波函數的L2歸一化，确保概率總和為1。

3.作用

消除量綱影響：例如将不同傳感器的強度數據統一到相同尺度。
提升算法穩定性：避免大數值特征主導模型訓練。
加速優化過程：在深度學習中，通過批量歸一化（BN）緩解梯度消失問題。

4.注意事項

方法選擇：最大-最小法對異常值敏感，而标準化對分布假設要求較高。
領域差異：物理中的歸一化可能涉及積分約束（如量子态概率），而工程中更關注數值縮放。

如需進一步了解特定領域的歸一化方法（如深度學習中的GN、LN），可參考來源；關于數學公式的擴展應用，可查閱。