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外文出处:Paｔterｎ Rｅcognｉtioｎ

附件：１.外文资料翻译译文;2.外文原

文。

?附件１：外文资料翻译译文

基于没有交集的主成分模型下的模式识别方法

化学计量学研究组,化学研究所，umea大学

摘要：通过独立的主成分建模方法对单独种类进行模式识别，这一方法我们已经进行了深刻的研究，主成分的模型说明了单一种类之内拟合所有的连续变量。所以,假如数据充足的话，主成分模型的方法可以对指定的一组样品中存在的任何模式进行识别,另外,将每一种类中样品通过独立的主成分模型作出拟合,用这种简单的方式,可以提供有关这些变量作为单一变量的相关性。这些试样中存在着“离群”，而且不同种类间也有“距离”。我们应用经典的Fisheｒ鸢尾花数据作为例证。

１介绍

对于挖掘和使用经验数据的规律性，已经在像化学和生物这样的学科中成为了首要考虑的因素。在化学上一个经典的例子就是元素周期表。当元素按渐增的原子质量排列时,化学元素特性上的规律以每8个为一个周期的出现。相似的，生物学家也常按照植物和动物形态学上的规律才将其归类。比如,植物的花朵和叶片的形状,动物两臂的长度和宽度以及动物不同的骨骼等等。

数据分析方法（通常叫做模式识别方法），特别的创制用以探知多维数据的规律性。这种方法已在科学的各分支上得到了广泛的应用。模式识别中的经典问题可系统的陈述如下:指定一些种类，每一类都被定义为一套样本，训练集和检验集，还有基于每组样本的M测度值,那么是否有可能基于原Ｍ值对新的样本作出分类呢?

我们提出解决这类或相关问题的许多方法，这些方法也由Kanal和另外一些人回顾过了。

在科学的分支中,比如化学和生物中,数据分析的范围往往比仅获得一组未分类数据广泛,通常上，数据分析的目的之一仍然可说是分类,但有时我们不能确定一个样本是否属于一未知的或未辨明的类别，我们希望不仅去辨别已知种类，还有未知种类。还有一点很重要，数据分析方法不能过于强调种类间的区别,由于已使用的异变量的介入考虑，两或多种的区别是很小或不明显的。

第二，如果我们把一个物体按类比的方法看成某一种,我们其实关心的是物体的某种特性在此种类中的类比性，而某些特性又没有。在化学中,类比模型有着理论上和实践上的重要性，而且可以看成是化学模式识别方法的早期应用。

第三,也许是最重要的一点，在化学和生物应用上，我们经常关心某个种类中数据的经验描述，以获取某种的经验模型,这个模型可以被用作解释和说明。比如说，为了构建样本，用已知的合适的特性。

实际上,基于相似种类,亦即同一种类的样本的测度方式是可以得出一般模型的。这些模型可以用来解决问题的一般分类和以及处理上面讨论的其他问题。这些是后来证明本文是基于简单的泰勒展开式的模型推导。由此产生的模型形式是主成分（PC）的模型。只要在数据分析实验过程中一系列连续性假设可以得到满足，主成分分析模型可以用来描述基于单独一组样本的变量衡量,总模型由一组不相交集的主成分模型；一个模型对应每个类。

不相交集的主成分模型已由福永，渡边等人在模式识别中应用过。由于Kａｒｈunｅn-loｅve 扩展在模式识别方法的科学中常被称作主成分分析。福永声望调查指出,当数据分析的单一的目的是分类,你可能想放弃模型拟合的方法，而使用组合的特征向量,以最大限度地分辨种类间区别。福利和桑蒙就按照这种思路，他们的意思就是基于分类的单一目的，构建最优特征向量组合。

因此,模式识别的建模方法是不是最有效的分类方法。有些方法是在牺牲效率的优势,获得各种类的实证模型，也在建模中防止各种类间的过于独立。主成分分析方法有特别的优势,可以近似的类内任意连续的行为，此外，他们在测量空间的线条或超平面的表现形式,这使得他们很容易映射和可视。

本文的目的是在化学和生物学中使用了重点模式识别中的主成分分析方法的。因此，在适应条款中从细节方面给出了陈述。作为一个例证，该方法适用于Ｆｉshｅr鸢尾花数据。

2类模型在模式识别方面的框架

现有研究下模式识别方法的本质，承认这一事实，即根据定义在一个单一的独立的类的对象，存在某种相似的方式。在此相似性的基础上，一个数学模型,是在相当一般的假设前提上得出。在一个类描述了样本的行为，因此，总的数学模型，包括为每个类一个不相交的模型的集合。通过对对象的观察“已知”分类（这些对象组成参考集合），在不同的相似性模型的参数估计（给定的数值)。

未分类的对象,根据这他们最适合模型去拟合所有的参数化类模型然后分类。要知道存在这样的可能性,未分类的样本可能是一种新的,不适合以前的任何已知的类模型。

因此,模式识别由两部分框架组成:数据和通过这些数据“校准”相似类别。

2．1数据

这些数据包括测量变值(索引ｉ）在一个样本组的数目(指数K)。作为一个例子,我们将使用包涵1５0个样本的鸢尾花费雪的经典数据。该测量量包括⑴萼片长度⑵萼片宽度⑶花瓣长度⑷花瓣宽度。此外,我们认为样本必属于已给定的种类。这些种类通常用对已知分类中对象的方法来确定。这些对象构成的参考集，有时也被称为训练集（每类1套）。例子中的种类有三种,我们认为所有鸢尾花都属于⑴山鸢尾⑵云芝鸢尾⑶维吉尼亚鸢尾这三类中。基于当前的阐述,这些鸢尾花分为两部分，第一类２5个样本为训练集和测试集为(后者25所假定为未知的分类)。另见附表1和2。

，共同形成尺寸Ｍ * N的(图2)的观察矩阵Ｙ。在本文章这些数据表示为y

ｉｋ

中，这将是假设的矩阵Y完整,即所有的M个变量用以衡量全部N个对象。这是没有必要的假设,然而，当数据丢失，模型也工作,另见第3节。

对一个M维向量形式的对象所作的观测,可以因此被看作是一个m维空间中的点代表，这里所谓的测量空间。

２.１．1转化数据。

理想情况下,变量应根据其相关加权考虑特定的分类问题。然而，有关这方面的资料之前,很少可用。然而,习惯上转化后的变量,都让他们平等的权重（等于方差),所谓数据标准化。这可以对参考集的基础上或使用所有可用的数据实现。在本例子中的４个变量的方差是相似的，但是,没有数据的标准化已经完成。

如果一个变量的值的分布是非常不均匀的,例如，大多数测量值比较小,但一些非常大，若采取对数化或平方根化观测值或使用其他特殊转换来修正，可能是不切实际的。在目前这个例子来说，没有进行这样的转变。

2.２相似模型

目前的处理为每个单独的类定义一个单独的模型。因此，让我们考虑一个n 个样本，按照定义，在某些方面是相似的单个类。在每个对象,都对矩阵Ｙ中数据

元素yik 测定了 M 的变量的值。如果种类的样本是相同的,除了由于测量误差小偏差值eik 所有样本的变量i 的值是相同的。因此，对于这个简单的例子,在一个类中的数据可通过模型描述。

公式一

然而,方程（1)往往是过于的简单.基本假设即在一个类的对象是如此相似，他们几乎是一致的,是实际上这种情况很少发生。如果我们另外假设样本都稍有不同,第二个模型得到（见附录和导附录1。1）。

公式二

最后,种类中样本之间的较大的变化，导致了相似模型（见附件）。

公式三

可以看出,所有三个模型（1-３）都分别被0,１和Ａ标注作为主成分个数。 如果现在的对象来自一系列的种类(下标为ｑ)，这些数据因此可以由一个不相交的数量模型描述：

公式四

对应的单级模型(1)，（２)及(3）分别令A q 为零，一个或更多． 让我们进一

步为每个类残余方差设定限制，σｑ２。单一种类中模型1的几何表示,是一个以

σq 为半径的超球面测量空间领域(图3）。这个简单的模型，事实上,是很多模式识别很的基础,两点之间的欧氏距离是两个相应样本之间的相异性表征，测量空间中几何模型的表示方式（2）是一个半径σｑ(图4)而且模型（3)由更高的容量表示。

该模型（4）是仅利用测量变量和样本之间的变化上假设的连续性获得的。因此,只要这些假设能够实现，在一个类中的数据不论其结构可以被描述模型（3),如果条件足够所有主成分都包括在内。因此，反过来，模型（4),只要该参考集的数据矩阵的维数足够大，允许我们对每组主成分结果做出估计，在Ｑ类的数据会做出完整的描述。

这些特性使模型(4)成为在模式识别的应用中的理想模式，为了得到初步工作

(11.9) 1ik A

a ak ia i ik a y εθβ++=∑=

方法,没有太大必要知道每类的数据结构，没有什么必要知道各种类间的区别,为了达到接近最佳效率,然而，人们通常需要在类中，以验证为单峰这样的事情,研究样本量之间的关系和分类性能;参见佛利(18)和福永(Ref．13, Ch．5）的讨论。

在参考集中做完参数估计后,模型(4）给出基于对每类中的α,β和θ参数值方面的参数化结构。这些值数就可以,除了以分类目的进行普通的使用,还可以用来讨论和解释种类结构，种类关系和结构的差异等。

2.2.1在模型中数据条款（A）

相似性模型(4)分别适应到每种类的训练集中.在做这一步前，我们必须以某种方式确定在每个种类中的数据维度。在目前情况下,维数用样品的数目方程(4)中衡量,对于这个问题更广泛的讨论,读者可以参考福永（Ｒｅｆ.13.Ch.８和的A

ｑ

10)和凯纳(Ref.1．SecｔionⅥ）。

图 Fig3 方程(1）分别描述的两个种类在二维测量空间中图 Fｉg.4方程（2)分别描述的三个种类在二维测量空间中。为包含在该种类中,一个样本应落在与周围的代表类模型线宽2σq带中。

对于每个单独的种类，在实践中行之有效的现行模式的方法是使用交叉验证技术（24.25),做法如下:

(a)将样本分成T组,T大致为5至10组，每组应尽可能对于全体来说具有代表性,在

目前的例子中,与每个参考２５集（表1） ,若分成8组，第一组包含样本１，9，１7和25，第二组包含样本2,10和18日，第三组包含样本3，11和1９等，直到第八组包含对象8,16和24。

(b)首先将第一组试样从训练集中除去,并设降维的数据矩阵为Y--，试样数为n-.

(c)对于Y－-，应用前述单类主成分模型公式(3）去拟合。拟合中依次令A＝0，１，

2,…直到M-2或n—2,取决于二者中小者。 (参见下面2.2．2部分)。

(d)运用在（３）中建立的数学模型去拟合所除去的试样。此步中,Ａ=0，1,…，并且

α,β固定不变。相应于每一A值，计算试样的偏差εik,由此得到这些偏差平方的。

加和Δ

A

(e)将所除去的那组试样重新放回数据阵Y。

(f)由数据阵Y中除去下一组试样,从而得到一新的降维数据阵Y--，回到步(e).若每一

组均被除去一次，则到第(7)步。

(g) 对于每一A 值,将ΔA 加和得到D A ，由(D A-１-D Ａ)/ｎ对D A /[ｎ(M -A -1)］作

F 检验来判断A 的重要性，从而确定A 值。也以此确定最后的主成分数是否具有显著性，这种方法与之前是完全一样，使用的F -测试,以确定在多项式回归（26)具有最终长远意义，它也取决于对独立观测间做出的相同的假设。

因此,交叉验证技术决定了样本的主成分Ａ数，对每个种类来说,使模型(４)的预测能力相对于参考集最大化。图５显示了这对鸢尾花数据分析技术的结果。可以看出，所有三个类别的第一部分结果体现着更好的适应性,即数据比可以通过简单的距离相关模型（1)描述包含更多的结构。对于类3第二个任期相对于边境的意义给出了更好的适应性。因此，鸢尾花数据是由三个不相交的充分描述一个成分模型(方程4中的Ａ = 1)。第二主成分（A= 2）也许更能适合种类3。

2．2.２估计模型(４）的参数值。

在模型（4）可使用前，在新的对象分类中,例如,必须确定从该参考集的数据,为ｑ ＝ 1, 2, …，Q (Ｑ =种类数)等于参数值i (q ）

βｉａ（q) ａn ｄ δq 2， i ＝

１，2，．..,M （M=变量个数)，ａ = 1,２,.．.A q (Ａｑ =种类ｑ模型4中的成分

数)和k = 1,2,...,n q (ｎq = q ｔh 参考集中的样本数)。

这相当于每个数据的参考集矩阵减去平均数αi (q ）后得出的主成分估计。这对应

于矩阵对角化的Ｚ（q ）Z (q)+，其中Z （q) 表示的矩阵，是由q t ｈ参考集减去每个变量平均值αｉ(q).

Fig.5

我们可得到一些实用的方法，在目前的应用中,我更倾向于使用偏最小二乘法（ＮＩPALS ）,这种方法是一种同时逐一用迭代法计算与之相对应的特征向量的特征值的方法(至于数值的细节，参见Ｒe ｆs ．29.30)。该方法的优点是使用交叉验证方法(2.2.1章节)可较好的实现联合，因为在最后的计算中,从先前利用作为初始值Ｙ -矩阵计算出的特征值, 从而融合得非常快。因此,βｉａ ,θak 由矩阵Z (q )’Ｚ(q )对角化,由参数值求得。偏差εｉk (q )可由Z 值减去公式中β和θ的乘积项得到，则方差s ｏ(q ）２可由下式求得:

第一个求和的是在训练集中样本数(ｎq )做出的,第二个求和nq 在变量数目的（M )

)

11.11( )])(1/[()(112)(2)(0∑∑==---=g n k M i q q q q ik q A M A n S ε

做出的。

因此,为每种类的相似度计算模型(4)通过训练集中的数据被“校正”。在校正模型可以用于确定新样本的分类和其他下面问题上。表3给出鸢尾花结果参数,以一个主成分将1号和3号变量投影到平面上,如图6所示。

由于系数矩阵的特征向量性质,它们很容易理解。该α

i

(q)的值仅仅是第i个变量为q种类的均值。β-向量相互正交,因此是所有θ-向量在每个种类间，具有零均值。因此,β-变量表示围绕种类间均值相应的变量的变化。为了使该参数的数值更容易解释,有时,特别是当许多组分都需要用来描述在同一个种类中的数据，由单一矩阵旋转乘法β-和θ-矩阵（分别是M*Ａ和Ａ＊M维数）,是有必要的。这在目前的例子还没做,有关详细信息，读者可以参考关于因子分析的标准文献。

在鸢尾花的例子中,其中所有的变量是长度或宽度时，第一个θ向量表达了相应的个体样以及第一个β向量在相应变量的大小在组内变化时的“比率”。

Tablｅ 3（ａ）.

Ｔaｂle ３（b）.

我们可以看到［表3（ｂ)，底部],第三组中的数据在大小的变化上几乎是两倍于

第一组的。在第三组中,在两倍大小的增萼片长度(β

11（3）)和花瓣长度β

３１

（3）加

倍，而在种类一，花瓣长度和宽度的大小几乎是独立的(β

3１（1）ａnｄβ

41

（3))。由于这不适合做一个Fishｅｒ的数据的详细解释，我将不进一步讨论这些结果，给出的例子是足以说明在一类的参数中如何给出一个“种类结构”的量化情况。

2.２.3一个参考集内θ值的分布。

对于参数集的每个样本,由参考集(类q)的数据矩阵对应的模型(４)，给出了

参数值θ

ak （q)，如果我们希望,这些值可以用来确定每个θ

ａ

（ｑ) 的区域;为了使未

分类的样本是作为种类内成员，较小的残余方差（种类内相同的顺序，方程5)应在可以接受的区域内随着相关参数取得。然而，以这种方式进行一个新的样本的分类将变得更复杂,此外,这个程序大多数应用中是不必要的。我推荐，根据２.2.4的拟合,得到简单控制后参数值（c

ａ

)。

在将未分类鸢尾花数据(见下文）分成3类的模型中，一个参数值（Ｃ

a

）落在

相应范围加上或减去标准差［参见Ｔabl ｅ 3(b ）底部]之外被标示为“异类数”(见表2）。当,比如，３个种类(见表2）中,这种“异类数”的样本34的衡量标准有12个值。

Ｆig.6.

2.2.4将未分类样本按模型（4)拟合

相似模型，包括参数的值,如上所述，完全由种类间训练集数据矩阵确定。如果之后想尝试检验特定的对象（指数Ｐ)符合本类的程度,程序如下:

(a) 比如说y ip ， 将样本的测量值向具有相同样本数和相同参数值αi (q) and βi (q)的模

型 (4) 拟合,它们都是从第 2.2.2节中的“校准模型”得到的。这种拟合对应简单的多元线性回归,即ｚi = ｙip -αi （q ） , ｚi 和βｉa (ｑ）； a=１, ２, … , Ａｑ

作为独立变量。

公式六

（b)偏差εｉp 的方差表征试样p 拟合种类ｑ好坏:

公式七

如果s p （ｑ)2远远大于(F 检验)参考集得出的标准偏差(公式5),那么样本p 不属

于q 组,可以看出，有可能一个样本是属于多个划分类别的，在这种情况下观察到的数据不足以唯一确定样本的所属种类，也有可能发现样本是不属于任何的种类的，它是一种新型的样本。

在鸢尾花的例子,每组取出25个个体构成一个“测试”总体,这７5个个体中任一个剩余差额（方程７），连同一个线性判别分析的相应结果，列于表二。可以看出，目前的方法与其他方法相比毫不逊色； 在分析中仅依靠一或两个主成分，用目前方法7５个总体中71或者７3能够正确分类,其他两种方法只能分出70个。如果所有15０个个体进行分类,目前的分别使用一或两个主成分分类方法，能正确分出145和1４７个,相较于其他两种方法的145和１４1。

)(1)()(q ip

A a q ia a i q i ip g c Z a Y εβ+==-∑=(11.12)

)/()(122)(∑=-=M

i q ip q p A M S ε

２.3 两类间相似度—非相似度测量

通过用参考集r 中的所有试样去拟合类q 校正模型,反之亦然,则可得到类间的相似度测量值，根据方程(8）得出的方差与按公式(5)得出值比较，可得到定量对比值。

在方程（8)中的偏差（εｉk ）通过把参考集ｒ中对象向类ｑ的相似性模型拟合计算得出。方差ｓ(q,ｒ)2类似地通过改变指数r 到ｑ获得,反之亦然。

从鸢尾花数据得出的方差值见表4。可以看出，无论是A ＝ １还是A = 2,都能很好的分离成3类。这两种情况之间最近的距离是２和３类（２,３和3,2矩阵元素）。第二个主成分包含的结果使得第２和第3种类之间的距离略大些。

2.4 变量相关性

如果变量数（Ｍ)是３或者更大,我们可以通过比较s y,i 2 和以下 s ｅ，i 2的大小差异获得每个变量的解释能力；也就是说,每个变量的残余方差与原始数据方差相比。如果数据已被自动缩放,后者方差（式9）对所有变量i 来说是相同的。

公式9 １0 １1

残余方差和变量ｉ(式12）数据方差的之间的比例是越小的,变量i 具有越大的解释力。因此，１- U ｉ是一个第i 变量的相关性的衡量水平；相关性越密切，而

且接近零，就具有越小的相关性。

(11.13) )](/[)(112)()(2),(∑∑==-=g n k M i g r q ik q r A M n S ε

()∑∑∑==--=

Q q n k q

q i q ik i y g n y y S 112)(2,(11.14) ]1)(/[∑∑∑

===

q q Q

q n k q ik i n y y g /11)((11.15) )1(/)(112)(2,∑∑∑--===q q q Q

q n k q ik i A n S g εε

公式12

表5显示了基于鸢尾花例子计算的参考集中每个变量残差和数据相关性。我们可以看出主成分变量1和3的相关性优于变量２和4的。

另一种方法来衡量一个变量的相关性是研究其差异性的大小。对于一个给定的变量ｉ,我们可以,比较在参考集的所有对象都拟合在除去自己其他所有类别所得变量（1）的残差,和相同的对象拟合他们组得到的变量（2）残差。两者的残差的比率将给出多大程度上“正确”和“不正确”的分类。

在这,我们将ｅｉｋｒ(ｑ)表示拟合属于种类下标为k 的样本后得到的残差,我们得

到Q-１组中每组的s not-class 2中的总和，总和值在右侧除以(Q - 1)以修正。鸢尾花

数据的方程１3值如表5所示。我们可以看出对于主成分１第三变量在差异性大小上更为重要,而对于主成分2变量的差异性都差不多。

Tabl ｅ 4 5

表5。鸢尾花数据变量的相关性的衡量。第一行(1-U i )表示了类内的变量的重

要性（见公式1２）。第二行,s ｎot －ｃlas ｓ2/ｓi ｎ-class 2,衡量了类间参与分类变量的差异

性程度（见公式13）

公式1３.

2．５参考集中的样本控制度

就像研究变量相关性那样，我们用同样的方式，通过对比每个变量数据的残差做出研究,变量相关性可以通过比较每个对象(式７)的残差和整体类的残差用(F-te ｓt)来比较 (式５) ，样本残余的方差越小，其相关性越大,鸢尾花例子参考集中每个对象的残余方差如表1所示。我们可以看出在参考集的对象都没有一个具有反常地高的方差;我们没有必要剔除任何“异类”。

2．6 选择

应该指出的是, 上面讨论的变量和物体典型性的处理是介于主成分分析的种类框架。一般熵方法以处理同样的问题为基础。这些方法由Ｗong 等人研究和完善。他们也给出了其他方法的参考方式,当建模方法应用不够有效时，熵方法是很有吸

2)(0

2)(/q q p S S F

引力的,比如数据是离散或定性的。

２.7 现有程序总结

处理模式识别问题的方法,我建议下列步骤：

1 通过分别为参照组绘制直方图衡量组内各变量的贡献率,非常偏斜的布应该改正,例如，采取将变量中观测值对数化的方法。

2 数据标准化,以使所有种类中每一变量得到均值是零且方差为一的结果。

3 通过交叉验证(第2.２.1部分，例子Fig．5)，估计用方程式4需要多少主成分数（Aq)来充分地描述每类参考集.如果,存在多于一类间最优主成分数不同，然后在下面步骤使用这些“最优的” Aq值。如果在鸢尾花数据中Ａq值都是相同的，对于一类使用同一值。

4 用参考集中Ａq值分别拟合的主成分模型（式４)。这给出每类的参量α β和θ的值(a=1，Ａq) (第2.2．２部分例子在表3)

5 由线性回归方法,用在第四步中固定得到的α和β值将参考集的所有对象向所有类模型拟合.残差将提供关于类间“距离的”信息(第２.３部分,例子在表4)，变量的“相关性” （第2.４部分，例子在表5）和在参考集对象之中的可能异类值 (第2．5部分)。。

6 将测试集中的所有对象 (未分类的对象) 由线性回归方法向所有类模型拟合，再在第5.步固定的参量α和β

7 每个对象的残余方差将提供关于其自身“最接近的类的”信息，以衡量这最接近的类是否是足够接近其属于能将分类的对象那类，并且衡量相对于次接近的种类，是否明显接近现种类（第2.2.4部分,例子在表2)

如果他们落在每个种类(第2.2.３部分) “正常”的区间,我们可以看到每个对象和种类回归系数Ca（方程6），如果他们没有，这是不匹配的征兆。

分析这样结束。自然地,在实际案例中，我们由例如转换这样的周期指示量得出结果, 下来的周期，排除或包含变量，删除对象参考集中等在接。在模式识别中,每次分析特定问题时都需要回答这类问题。但是难在当前上下文概括地说谈论。因此,该方案是"标准程序”, 并且在实际应用上，方案上和步骤上期望并且努力得到偏差。

3讨论

在独立的对象，完全分开级别模型，它可能会得到一个非常简单的方法仍然

强大和模式识别方法。事实上,它是可能的，能充分代表任何数据(如果这几个假设是实现由主分量模型)和一些条款,本方法相当普遍适用的。(一)该观测对象的数据的可以被认为是来自一个持续两个向量变量函数,(二) 参考集中变量和对象的数量足以“运作”主成分的型。

后者的假设是，以相关形式对所有形式的数据分析方法。它符合这一假定,参考集数据是对实际的种类结构具有充分代表性的;如果这一假定不满足,任何方法分析数据将会失败。

关于数据“连续性的”第一个假定似乎很合理的应用在自然科学的许多领域，但不会满足于数据的“肯定否定”模型。包括的这样数据到现时方法里未被尝试,但可能会因此产生的特殊问题。

为了得到一个近的优选地高效率的分类方法,然而,数据包含的更多信息应该得到最大程度的应用，就像由Fukunaｇａ（14)和Fｏley等(１8) 设计的方法那样。

本方法不能直接使用信息，因为不同参考集对象着实是不同的, 因此，区别类之间的分离不被夸大。新种类要被引用到我们之前分析过的问题时，这种分离方法的特色是被采用。原模型不需要被重估。我们只需要分析这些数据的新的种类，并适合的新的种类到原模型。

事实上,目前的方法能直接对矩阵的原始数据快速地进行计算,没有什么储存要求。不需要被计算和存放与NxＮ (N-１） /2的距离矩阵元素。

用于当前方法的模型，即等式(4)与Snee用于分析形状的模型非常相似.这表明没有交集的主成分可能还在模式识别的更经典领域的有更好的应用，例如识别手写书面字符，应用中的变量应该能使这样的连续性假得到很好的满足,例如各种各样的字符的横断面的长度。

Kowaｌski等人将现时方法运用到油脂数据.并且发现结果很好。另外,当前相似性模型(式4中A =1)的也用于模式识别(群簇分析)的应用，其中气相色谱分析柱填充剂（Ｎ＝2２6)根据他们经验主义的相似性(10个变量)可以被分组。

主成分分析方法通常适用之前，有几个问题是有待解决的,最为重要的是失踪的数据。也就是说，参考集和测试集数据矩阵是不完整的.由Cｈriｓtoｆfｅrsson已经提出的单一成分模型的估值程序，有可能扩展到两个成分模型(式４中Ａ =2)。在我们的实验室，模式识别方法的开发基于在没有交集的种类模型间这

些参数估计的程序。

致谢－---大部分当前的工作,是当我在麦迪逊,威斯康辛大学的数据统计中心度过的那段愉快的时光中完成的，我受惠于统计中心所有成员的热情的支持和帮助,对于教授Hｅrｍan ｗold,,我非常感激他在项目的各个阶段的热情和有价值的帮助。调解员也一直提供了相关的参考资料，给出了建设性的批评，让我受益匪浅。

该项目由瑞典自然科学研究委员会,斯德哥尔摩应用数学研究所,威斯康辛大学研究生院赞助的。

附录

下面的处理试图表明,如果有足够多的主成分个数,方程(4)可以充分描述源于相似样本间同一组分内样本测量值的任何数据矩阵．让我们介绍两套由矢量变量得到的“微观”变量,他们是与直接观测的测量、宏观、变量相区别的.让我们进一步假设观测变量(y）可以作为微观变量的函数。

Y=F(ｚ，x）(A1)

让我们最终假设向量变量已选好z、x,所有观测变量间的变化包括在微观变量z中，所有对象间的变化包括在向量x中。应该指出,总的来说,人们不知道种类内不同样本间哪些微小因素变化做出改变。一般情况下,然而,观测数据的微观变量的函数,这一假定是广为接受的,至少在自然科学领域.在化学上,这些微观变量是电子变量,如电荷分布和旋转的轨道上，空间分布不同,范德华作用力,溶质溶剂交互作用,以及更与时俱进的“解释”化学系统的行为模式,在生物上,这些变量包括,比如蛋白质信息、真空微观结构形态,单个蛋白质,真空膜的微观结构,细胞内化学平衡在和核酸分子的行为被认为适用的宏观生物系统。

如果我们现在开始看到某种类的确定样本,该识别意味着所有的对象的所有元素的x-向量值都有相同的识别值,因此,他们的观察值仅是变量向量z的函数,反过来,这意味着它们可以用在部分2．2的方程(1)表示。如果现在稍微放松识别要求,以便我们研究非常相似的一类对象, 在这个元素x变化如此之小,以至于考虑到彼此,他们是所有不同线性, x的另一种方式太小了,所以,如果这种变异被描述为在一个普通的变量的泰勒扩展, 所有扩展包含线性条件，因此, 矢量x只包含有一个独立元素,而且观察过程可以被建模成：

Y=F(z，ｘ)(A2)

反过来，这个函数现在可能在任意点(ｚ, x)附近扩展。使用标准的符号,我们有：(Ｒ (ｔ）表示包含t的唯一而且更高的包含程度)

公式（Ａ３)

重排整理，得到：

公式（Ａ4)

最后，这个可以写成以下形式:

公式 (A５)

如果我们现在把等式（a5) 转换到观察的模型，因为z仅随变量ｉ改变，并且ｘ仅随对象k改变,我们得到：

公式(A6)

因此,如果种类间的对象有足够的相似，它们可以用方程(ａ6)（方程2，章节2．２）描述．我们认为偏差包含r(3）建立模型产生的误差和测量过程的错误.如果与前比较,后者较大,该模型（ａ6) 描述数据时将是足够的。

如果现在在类内对样本之间的相似性程度更加进一步的有所放松，在在对象之间的元素x上的变化很好的得到增加,并且在元素上的变化不再是关于彼此的线性关系。然而,起初,每一变量可以在一个通常变量间被表达作为一线性和一个二次项。当在样本之间的变化变得更大时，三个角度包括立方体是需要的时候等等。因此,当在对象之间的变化变得更大时,矢量ｘ将反过来包含两,三，四个独立元素。下面，将给出一个巧妙证明，当矢量变量x包含p个独立项数,函数f可以由仅z的加上p处理期项作用后得到，z和x都是函数作用过的。

公式(Ａ7)

以上等式(ａ5)中这已经为p＝1时证明了这一点。然后我们假设,等式(7)是对p有效的,而且试图证明它至ｐ+1项的。如果额外的项数分别地由u表示,我们希望能证明。

公式(A8）

如果我们先研究额外的项数的泰勒展开式的f（z，x),将会发现这个方程(ａ8）最好的有效性。

公式（Ａ９)

额外项是：

公式（A10)

这些项,事实上,可以用下述方法写成加上剩余项数的第三和高阶形式:

公式(Ａ１１）

这证明了该方程(a８）的有效性的,反过来,证明了方程(a7）的有效性。可以看出,当方程(ａ7)转换回观察模型时，我们类比的能得到在部分2.2方程(ａ6)、方程（3).因此，我们已经证明,对于一组相似的对象,对这些对象做出的测量可以用方程（3)描述。

证明看基于假定在等式的衍生物f (在式(１1)的5)和f是与零不同。这意味着扩展式（7）只有当x矩阵中包含的任何元素,如果扩展在这样极值点附近被做，更多期限必须包括在扩展，因此意味着在等式(a7)，在等式(ａ３)中，需要比ｐ更多项数，。

文献翻译英文原文

https://www.sodocs.net/doc/8515911201.html,/finance/company/consumer.html Consumer finance company The consumer finance division of the SG group of France has become highly active within India. They plan to offer finance for vehicles and two-wheelers to consumers, aiming to provide close to Rs. 400 billion in India in the next few years of its operations. The SG group is also dealing in stock broking, asset management, investment banking, private banking, information technology and business processing. SG group has ventured into the rapidly growing consumer credit market in India, and have plans to construct a headquarters at Kolkata. The AIG Group has been approved by the RBI to set up a non-banking finance company (NBFC). AIG seeks to introduce its consumer finance and asset management businesses in India. AIG Capital India plans to emphasize credit cards, mortgage financing, consumer durable financing and personal loans. Leading Indian and international concerns like the HSBC, Deutsche Bank, Goldman Sachs, Barclays and HDFC Bank are also waiting to be approved by the Reserve Bank of India to initiate similar operations. AIG is presently involved in insurance and financial services in more than one hundred countries. The affiliates of the AIG Group also provide retirement and asset management services all over the world. Many international companies have been looking at NBFC business because of the growing consumer finance market. Unlike foreign banks, there are no strictures on branch openings for the NBFCs. GE Consumer Finance is a section of General Electric. It is responsible for looking after the retail finance operations. GE Consumer Finance also governs the GE Capital Asia. Outside the United States, GE Consumer Finance performs its operations under the GE Money brand. GE Consumer Finance currently offers financial services in more than fifty countries. The company deals in credit cards, personal finance, mortgages and automobile solutions. It has a client base of more than 118 million customers throughout the world

关于一些MATLAB用法和器件名称的中英文翻译

MATLAB - The Language Of Technical Computing MATLAB is a high-level language and interactive environment that enables you to perform computationally intensive tasks faster than with traditional programming languages such as C, C++, and Fortran. You can use MATLAB in a wide range of applications, including signal and image processing, communications, control design, test and measurement, financial modeling and analysis, and computational biology. Add-on toolboxes (collections of special-purpose MATLAB functions, available separately) extend the MATLAB environment to solve particular classes of problems in these application areas. MATLAB provides a number of features for documenting and sharing your work. You can integrate your MATLAB code with other languages and applications, and distribute your MATLAB algorithms and applications. MATLAB has key featuers as follows:（1）High-level language for technical computing （2）Development environment for managing code, files, and data（3）Interactive tools for iterative exploration, design, and problem solving 4）Mathematical functions for linear algebra, statistics, Fourier analysis, filtering, optimization, and numerical integration （5）2-D and 3-D graphics functions for visualizing data （6）Tools for building custom graphical user interfaces （7）Functions for integrating MATLAB based algorithms with external applications and languages, such as C, C++, Fortran, Java, COM, and Microsoft Excel The MATLAB language supports the vector and matrix operations that are fundamental to engineering and scientific problems. It enables fast development and execution. With the MATLAB language, you can program and develop algorithms faster than with traditional languages because you do not need to perform low-level administrative tasks, such as declaring variables, specifying data types, and allocating memory. In many cases, MATLAB eliminates the nee d for ‘for’ loops. As a result, one line of MATLAB code can often replace several lines of C or C++ code. At the same time, MATLAB provides all the features of a traditional programming language, including arithmetic operators, flow control, data structures, data types, object-oriented programming (OOP), and debugging features. MATLAB lets you execute commands or groups of commands one at a time, without compiling and linking, enabling you to quickly iterate to the optimal solution. For fast execution of heavy matrix and vector computations, MATLAB uses processor-optimized libraries. For general-purpose scalar computations, MATLAB generates machine-code instructions using its JIT (Just-In-Time) compilation technology. This technology, which is available on most platforms, provides execution speeds that rival those of traditional programming languages. MATLAB includes development tools that help you implement your algorithm efficiently. These include the following: MATLAB Editor - Provides standard editing and debugging features, such as setting breakpoints and single stepping. M-Lint Code Checker - Analyzes your code and recommends changes to improve its performance and maintainability. MATLAB Profiler - Records the time spent executing each line of code. Directory Reports- Scan all the files in a directory and report on code efficiency, file differences, file dependencies, and code coverage。 You can use the interactive tool GUIDE (Graphical User Interface Development Environment) to lay out, design, and edit user interfaces. GUIDE lets you include list

快速外文文献翻译

快速外文文献翻译 在科研过程中阅读翻译外文文献是一个非常重要的环节，许多领域高水平的文献都是外文文献，借鉴一些外文文献翻译的经验是非常必要的。由于特殊原因我翻译外文文献的机会比较多，慢慢地就发现了外文文献翻译过程中的三大利器：Google“翻译”频道、金山词霸（完整版本）和CNKI“翻译助手"。 具体操作过程如下： 1.先打开金山词霸自动取词功能，然后阅读文献； 2.遇到无法理解的长句时，可以交给Google处理，处理后的结果猛一看，不堪入目，可是经过大脑的再处理后句子的意思基本就明了了； 3.如果通过Google仍然无法理解，感觉就是不同，那肯定是对其中某个“常用单词”理解有误，因为某些单词看似很简单，但是在文献中有特殊的意思，这时就可以通过CNKI的“翻译助手”来查询相关单词的意思，由于CNKI的单词意思都是来源与大量的文献，所以它的吻合率很高。 另外，在翻译过程中最好以“段落”或者“长句”作为翻译的基本单位，这样才不会造成“只见树木，不见森林”的误导。 注： 1、Google翻译：https://www.sodocs.net/doc/8515911201.html,/language_tools google，众所周知，谷歌里面的英文文献和资料还算是比较详实的。我利用它是这样的。一方面可以用它查询英文论文，当然这方面的帖子很多，大家可以搜索，在此不赘述。回到我自己说的翻译上来。下面给大家举个例子来说明如何用吧比如说“电磁感应透明效应”这个词汇你不知道他怎么翻译， 首先你可以在CNKI里查中文的，根据它们的关键词中英文对照来做，一般比较准确。 在此主要是说在google里怎么知道这个翻译意思。大家应该都有词典吧，按中国人的办法，把一个一个词分着查出来，敲到google里，你的这种翻译一般不太准，当然你需要验证是否准确了，这下看着吧，把你的那支离破碎的翻译在google里搜索，你能看到许多相关的文献或资料，大家都不是笨蛋，看看，也就能找到最精确的翻译了，纯西式的！我就是这么用的。 2、CNKI翻译：https://www.sodocs.net/doc/8515911201.html, CNKI翻译助手，这个网站不需要介绍太多，可能有些人也知道的。主要说说它的有点，你进去看看就能发现：搜索的肯定是专业词汇，而且它翻译结果下面有文章与之对应（因为它是CNKI检索提供的，它的翻译是从文献里抽出来的），很实用的一个网站。估计别的写文章的人不是傻子吧，它们的东西我们可以直接拿来用，当然省事了。网址告诉大家，有兴趣的进去看看，你们就会发现其乐无穷！还是很值得用的。https://www.sodocs.net/doc/8515911201.html, 3、网路版金山词霸（不到1M）：https://www.sodocs.net/doc/8515911201.html,/6946901637944806 翻译时的速度： 这里我谈的是电子版和打印版的翻译速度，按个人翻译速度看，打印版的快些，因为看电子版本一是费眼睛，二是如果我们用电脑，可能还经常时不时玩点游戏，或者整点别的，导致最终SPPEED变慢，再之电脑上一些词典（金山词霸等）在专业翻译方面也不是特别好，所以翻译效果不佳。在此本人建议大家购买清华大

计算机专业外文文献及翻译

微软Visual Studio 1微软Visual Studio Visual Studio 是微软公司推出的开发环境，Visual Studio可以用来创建Windows平台下的Windows应用程序和网络应用程序，也可以用来创建网络服务、智能设备应用程序和Office 插件。Visual Studio是一个来自微软的集成开发环境IDE，它可以用来开发由微软视窗，视窗手机，Windows CE、.NET框架、.NET精简框架和微软的Silverlight支持的控制台和图形用户界面的应用程序以及Windows窗体应用程序，网站，Web应用程序和网络服务中的本地代码连同托管代码。 Visual Studio包含一个由智能感知和代码重构支持的代码编辑器。集成的调试工作既作为一个源代码级调试器又可以作为一台机器级调试器。其他内置工具包括一个窗体设计的GUI应用程序，网页设计师，类设计师，数据库架构设计师。它有几乎各个层面的插件增强功能，包括增加对支持源代码控制系统（如Subversion和Visual SourceSafe）并添加新的工具集设计和可视化编辑器，如特定于域的语言或用于其他方面的软件开发生命周期的工具（例如Team Foundation Server的客户端：团队资源管理器）。 Visual Studio支持不同的编程语言的服务方式的语言，它允许代码编辑器和调试器（在不同程度上）支持几乎所有的编程语言，提供了一个语言特定服务的存在。内置的语言中包括C/C + +中（通过Visual C++）,https://www.sodocs.net/doc/8515911201.html,（通过Visual https://www.sodocs.net/doc/8515911201.html,），C＃中（通过Visual C＃）和F＃（作为Visual Studio 2010），为支持其他语言，如M,Python,和Ruby等，可通过安装单独的语言服务。它也支持的 XML/XSLT,HTML/XHTML ,JavaScript和CSS.为特定用户提供服务的Visual Studio也是存在的：微软Visual Basic，Visual J＃、Visual C＃和Visual C++。 微软提供了“直通车”的Visual Studio 2010组件的Visual Basic和Visual C＃和Visual C + +，和Visual Web Developer版本，不需任何费用。Visual Studio 2010、2008年和2005专业版，以及Visual Studio 2005的特定语言版本（Visual Basic、C++、C＃、J＃），通过微软的下载DreamSpark计划，对学生免费。 2架构 Visual Studio不支持任何编程语言，解决方案或工具本质。相反，它允许插入各种功能。特定的功能是作为一个VS压缩包的代码。安装时，这个功能可以从服务器得到。IDE提供三项服务：SVsSolution，它提供了能够列举的项目和解决方案; SVsUIShell，它提供了窗口和用户界面功能（包括标签，工具栏和工具窗口）和SVsShell，它处理VS压缩包的注册。此外，IDE还可以负责协调和服务之间实现通信。所有的编辑器，设计器，项目类型和其他工具都是VS压缩包存在。Visual Studio 使用COM访问VSPackage。在Visual Studio SDK中还包括了管理软件包框架(MPF)，这是一套管理的允许在写的CLI兼容的语言的任何围绕COM的接口。然而，MPF并不提供所有的Visual Studio COM 功能。

中英文文献翻译

毕业设计（论文）外文参考文献及译文 英文题目Component-based Safety Computer of Railway Signal Interlocking System 中文题目模块化安全铁路信号计算机联锁系统 学院自动化与电气工程学院 专业自动控制 姓名葛彦宁 学号 200808746 指导教师贺清 2012年5月30日

Component-based Safety Computer of Railway Signal Interlocking System 1 Introduction Signal Interlocking System is the critical equipment which can guarantee traffic safety and enhance operational efficiency in railway transportation. For a long time, the core control computer adopts in interlocking system is the special customized high-grade safety computer, for example, the SIMIS of Siemens, the EI32 of Nippon Signal, and so on. Along with the rapid development of electronic technology, the customized safety computer is facing severe challenges, for instance, the high development costs, poor usability, weak expansibility and slow technology update. To overcome the flaws of the high-grade special customized computer, the U.S. Department of Defense has put forward the concept：we should adopt commercial standards to replace military norms and standards for meeting consumers’demand [1]. In the meantime, there are several explorations and practices about adopting open system architecture in avionics. The United Stated and Europe have do much research about utilizing cost-effective fault-tolerant computer to replace the dedicated computer in aerospace and other safety-critical fields. In recent years, it is gradually becoming a new trend that the utilization of standardized components in aerospace, industry, transportation and other safety-critical fields. 2 Railways signal interlocking system 2.1 Functions of signal interlocking system The basic function of signal interlocking system is to protect train safety by controlling signal equipments, such as switch points, signals and track units in a station, and it handles routes via a certain interlocking regulation. Since the birth of the railway transportation, signal interlocking system has gone through manual signal, mechanical signal, relay-based interlocking, and the modern computer-based Interlocking System. 2.2 Architecture of signal interlocking system Generally, the Interlocking System has a hierarchical structure. According to the function of equipments, the system can be divided to the function of equipments; the system

(完整版)MATLAB中英文对照

MATLAB7.1中文翻译 MATLAB MATLAB 主程序模块 Simulink 动态仿真模块 Aerospace Blockset 航空模块集 Bioinformatics Toolbox 生物信息学工具箱 CDMA Reference Blockset CDMA 参考模块集 Communications Blockset 通信模块集 Communications Toolbox 通信工具箱 Control System Toolbox 控制系统工具箱 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 DSP Blockset 数字信号模块集 Data Acquisition Toolbox 数据采集工具箱 Database Toolbox 数据库工具箱 Datafeed Toolbox 数据反馈工具箱 Distributed Computing Toolbox 分布式计算工具箱 Dials and Gauges Blockset 刻度标尺模块集 Embedded Target for Motorola MPC 555 摩托罗拉MPC555 嵌入对象 Embedded Target for the TI C2000 DSP TI C2000 DSP嵌入对象 Embedded Target for TI 6000 DSP TI 6000数字信号处理嵌入对象 Embedded Target for Infineon C166 Microcontrollers Infineon C166 微控制器嵌入对象Embedded Target for Motorola? HC12 Motorola? HC12嵌入对象 Embedded Target for OSEK/VDX? OSEK/VDX?嵌入对象 Excel Link Excel 连接 Extended Symbolic Math 扩展符号数学库 Filter Design Toolbox 滤波器设计工具箱 Filter Design HDL Coder 滤波器设计硬件描述语言编码器 Financial Derivatives Toolbox 金融预测工具箱 Financial Time Series Toolbox 金融时间系列工具箱 Financial Toolbox 金融系统工具箱 Fixed-Income Toolbox 定点收益工具箱 Fixed-Point Blockset 定点模块集 Fuzzy Logic Toolbox 模糊逻辑工具箱 GARCH Toolbox GARCH 工具箱 Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox 遗传算法和直接搜寻工具箱Gauges Blockset Gauges模块集 Image Processing Toolbox 图像处理工具箱 Image Acquisition Toolbox 图像调节工具箱 Instrument Control Toolbox 设备控制工具箱 LMI Control Toolbox LMI 控制工具箱 MATLAB Com Builder MATLAB COM 文件编辑器 MATLAB Compiler MATLAB 编译器

文献综述,外文翻译,论文网站

文献综述怎么写 1) 什么是文献综述? 文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。 2) 文献综述的写作要求 1、文献综述的格式 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。 前言，要用简明扼要的文字说明写作的目的、必要性、有关概念的定义，综述的范围，阐述有关问题的现状和动态，以及目前对主要问题争论的焦点等。前言一般200-300字为宜，不宜超过500字。 正文，是综述的重点，写法上没有固定的格式，只要能较好地表达综合的内容，作者可创造性采用诸多形式。正文主要包括论据和论证两个部分，通过提出问题、分析问题和解决问题，比较不同学者对同一问题的看法及其理论依据，进一步阐明问题的来龙去脉和作者自己的见解。当然，作者也可从问题发生的历史背景、目前现状、发展方向等提出文献的不同观点。正文部分可根据内容的多少可分为若干个小标题分别论述。 小结，是结综述正文部分作扼要的总结，作者应对各种观点进行综合评价，提出自己的看法，指出存在的问题及今后发展的方向和展望。内容单纯的综述也可不写小结。 参考文献，是综述的重要组成部分。一般参考文献的多少可体现作者阅读文献的广度和深度。对综述类论文参考文献的数量不同杂志有不同的要求，一般以30条以内为宜，以最近3-5年内的最新文献为主。 2、文献综述规定 1. 为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。 2. 在文献综述时，研究生应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。通常阅读文献不少于30篇，且文献搜集要客观全面 3. 在文献综述中，研究生应说明自己研究方向的发展历史，前人的主要研究成果，存在的问题及发展趋势等。 4. 文献综述要条理清晰，文字通顺简练。 5. 资料运用恰当、合理。文献引用用方括号[ ]括起来置于引用词的右上角。 6. 文献综述中要有自己的观点和见解。不能混淆作者与文献的观点。鼓励研究生多发现问题、多提出问题、并指出分析、解决问题的可能途径，针对性强。 7. 文献综述不少于3000字。 3、注意事项 ⒈搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提，否则，随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好的综述。 ⒉注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同，有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异，因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。 ⒊引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析，因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容，不能篡改文献的内容。引用文献不过多。文献综述的作者引用间接文献的现象时有所见。如果综述作者从他人引用的参考文献转引过来，这些文献在他人

数据库外文参考文献及翻译.

数据库外文参考文献及翻译 数据库外文参考文献及翻译数据库管理系统——实施数据完整性一个数据库，只有用户对它特别有信心的时候。这就是为什么服务器必须实施数据完整性规则和商业政策的原因。执行SQL Server的数据完整性的数据库本身，保证了复杂的业务政策得以遵循，以及强制性数据元素之间的关系得到遵守。因为SQL Server的客户机/服务器体系结构允许你使用各种不同的前端应用程序去操纵和从服务器上呈现同样的数据，这把一切必要的完整性约束，安全权限，业务规则编码成每个应用，是非常繁琐的。如果企业的所有政策都在前端应用程序中被编码，那么各种应用程序都将随着每一次业务的政策的改变而改变。即使您试图把业务规则编码为每个客户端应用程序，其应用程序失常的危险性也将依然存在。大多数应用程序都是不能完全信任的，只有当服务器可以作为最后仲裁者，并且服务器不能为一个很差的书面或恶意程序去破坏其完整性而提供一个后门。SQL Server使用了先进的数据完整性功能，如存储过程，声明引用完整性（DRI），数据类型，限制，规则，默认和触发器来执行数据的完整性。所有这些功能在数据库里都有各自的用途;通过这些完整性功能的结合，可以实现您的数据库的灵活性和易于管理，而且还安全。声明数据完整性声明数据完整原文请找腾讯3249114六,维-论'文.网 https://www.sodocs.net/doc/8515911201.html, 定义一个表时指定构成的主键的列。这就是所谓的主键约束。SQL Server使用主键约束以保证所有值的唯一性在指定的列从未侵犯。通过确保这个表有一个主键来实现这个表的实体完整性。有时，在一个表中一个以上的列（或列的组合）可以唯一标志一行，例如，雇员表可能有员工编号（ emp_id ）列和社会安全号码（ soc_sec_num ）列，两者的值都被认为是唯一的。这种列经常被称为替代键或候选键。这些项也必须是唯一的。虽然一个表只能有一个主键，但是它可以有多个候选键。 SQL Server的支持多个候选键概念进入唯一性约束。当一列或列的组合被声明是唯一的， SQL Server 会阻止任何行因为违反这个唯一性而进行的添加或更新操作。在没有故指的或者合适的键存在时，指定一个任意的唯一的数字作为主键，往往是最有效的。例如，企业普遍使用的客户号码或账户号码作为唯一识别码或主键。通过允许一个表中的一个列拥有身份属性，SQL Server可以更容易有效地产生唯一数字。您使用的身份属性可以确保每个列中的值是唯一的，并且值将从你指定的起点开始，以你指定的数量进行递增（或递减）。（拥有特定属性的列通常也有一个主键或唯一约束，但这不是必需的。）第二种类型的数据完整性是参照完整性。 SQL Server实现了表和外键约束之间的逻辑关系。外键是一个表中的列或列的组合，连接着另一个表的主键（或着也可能是替代键）。这两个表之间的逻辑关系是关系模型的基础;参照完整性意味着这种关系是从来没有被违反的。例如，一个包括出版商表和标题表的简单的select例子。在标题表中，列title_id （标题编号）是主键。在出版商表，列pub_id （出版者ID ）是主键。 titles表还包括一个pub_id列，这不是主键，因为出版商可以发布多个标题。相反， pub_id是一个外键，它对应着出版商表的主键。如果你在定义表的时候声明了这个关系， SQL Server由双方执行它。首先，它确保标题不能进入titles表，或在titles表中现有的pub_id无法被修改，除非有效的出版商ID作为新pub_id出现在出版商表中。其次，它确保在不考虑titles表中对应值的情况下，出版商表中的pub_id的值不做任何改变。以下两种方法可

仪表板外文文献翻译、中英文翻译、外文翻译

Dashboard From Wikipedia, the free encyclopedia This article is about a control panel placed in the front of the car. For other uses, see Dashboard (disambiguation). The dashboard of a Bentley Continental GTC car A dashboard (also called dash, instrument panel (IP), or fascia) is a control panel located directly ahead of a vehicle's driver, displaying instrumentation and controls for the vehicle's operation. Contents 1.Etymology 2.Dashboard features 3.Padding and safety 4.Fashion in instrumentation 5.See also 6.References Etymology Horse-drawn carriage dashboard Originally, the word dashboard applied to a barrier of wood or leather fixed at the front of a horse-drawn carriage or sleigh to protect the driver from mud or other debris "dashed up" (thrown up) by the horses' hooves.[1] Commonly these boards did not perform any additional function other than providing a convenient handhold for ascending into the driver's seat, or a small clip with which to secure the reins when not in use. When the first "horseless carriages" were constructed in the late 19th century, with engines mounted beneath the driver such as the Daimler Stahlradwagen, the simple dashboard was retained to protect occupants from debris thrown up by the cars' front wheels. However, as car design evolved to position the motor in front of the driver, the dashboard became a panel that protected vehicle occupants from the heat and oil of the engine. With gradually increasing mechanical complexity, this panel formed a convenient location for the placement of gauges and minor controls, and from this evolved the modern instrument panel,

英文参考文献翻译完结

基于反馈神经网络肘关节力矩的动态预测 R.Song K.Y.Tong 健康技术与信息学系，香港理工大学 KowIoon，香港

摘要 肌肉模型是身体部分运动分析的一个重要组成部分。尽管许多研究已经集中在静态条件下,但是肌电信号（EMG）和关节转矩在自愿动态情况下之间的关系并没有被很好的研究。本研究的目的是调查的一个反馈人工神经网络的性能（RANN）自愿动态情况下的复杂肘扭矩估计。肌电信号和运动数据，其中包括角度和角速度，被用来作为估计在运动过程中预期的扭矩输入。此外，角度和角速度的预测精度的作用进行了研究，并比较两个模型。一个模型的肌电图和关节运动的投入和其他的模型只使用肌电图无运动数据输入。六例健康体检者，和两个平均角速度（60°S 7和90°S 7）三种不同负荷（0公斤，1公斤，2公斤）在手的位置被选择来训练和测试90°屈肘、全伸肘之间的递归神经网络（0 ~）。训练结束后，根平均平方误差（RMSE）预期的扭矩和扭矩之间的模型预测，在训练数据集的肌电图和关节运动的投入和测试数据集，分别为0.17±0.03 nm和0.35 + 0.06 nm。预期的扭矩和预测模型的RMSE值之间的扭矩，在训练数据集只有肌电输入和测试集，分别为0.57 t - 0.07 nm和0.73 T 0.11 nm。结果表明，肌电信号一起运动的数据提供了更好的性能预测的关节力矩；关节角度和角速度提供了重要信息的关节力矩的估计在自愿的运动。 关键词:肌肉骨骼模型，自愿的运动，反馈人工神经网络，逆动力学模型

第一章绪论 由于希尔提出了1938肌肉的经典论文，神经生理学和神经肌肉骨骼系统的生物力学已被广泛研究，使人体运动生成的原理可以发现（希尔，1938）。 探讨中枢神经系统（CNS）激发肌肉和其后的发展力和产生不同的人体运动，许多模型来描述和定性的肌肉骨骼系统的不同层次的性能（温特斯，1990；扎杰克和温特斯，1990）。一个被普遍接受的山为基础的神经肌肉骨骼系统由以下子模型，一步一步：肌肉兴奋-收缩模型；肌腱骨骼模型；动态模型（扎耶克，1989）。 图1 肌肉骨骼模型框图 图1显示了基于hillbased模型的运动生成。图1，肌肉兴奋收缩模型是用来估计中枢神经系统指挥肌肉活动的状态。肌腱模型产生的肌肉力量不仅基于肌肉激活状态，而且基于肌腱式长度和肌腱式收缩速度，这与关节角速度和角速度（温特斯和斯塔克，1988）。前项状态的肌肉力量，它决定了肌腱的依从性，还负责肌肉力在后一阶段（扎耶克，1989）。一旦所有负责的关节运动的肌肉力量已经发现，肌肉的力量与各自的肌肉力臂和的结果求和乘法可以产生关节力矩。所有子模型的数学积分可以用来描述关节运动是中枢神经系统的命令产生哪些参数斧负责关节力矩。 肌电信号反映肌肉的活动，和许多类似的肌电力矩的关系已经在静态和动态情况的研究（张等人，1997；麦森纳和莫润，1995）。肌肉的肌电信号也常被认

建筑外文文献及翻译

外文原文 Study on Human Resource Allocation in Multi-Project Based on the Priority and the Cost of Projects Lin Jingjing , Zhou Guohua SchoolofEconomics and management, Southwest Jiao tong University ,610031 ,China Abstract----This paper put forward the a ffecting factors of project’s priority. which is introduced into a multi-objective optimization model for human resource allocation in multi-project environment . The objectives of the model were the minimum cost loss due to the delay of the time limit of the projects and the minimum delay of the project with the highest priority .Then a Genetic Algorithm to solve the model was introduced. Finally, a numerical example was used to testify the feasibility of the model and the algorithm. Index Terms—Genetic Algorithm, Human Resource Allocation, Multi-project’s project’s priority . 1.INTRODUCTION More and more enterprises are facing the challenge of multi-project management, which has been the focus among researches on project management. In multi-project environment ,the share are competition of resources such as capital , time and human resources often occur .Therefore , it’s critical to schedule projects in order to satisfy the different resource demands and to shorten the projects’ duration time with resources constrained ,as in [1].For many enterprises ,the human resources are the most precious asset .So enterprises should reasonably and effectively allocate each resource , especially the human resource ,in order to shorten the time and cost of projects and to increase the benefits .Some literatures have