现金流量表及其分析研究文献翻译

上海财经大学浙江学院毕业设计(论文)外文翻译

01-文献综述范文-翻译-当前零翻译研究问题与对策

外国语学院2018届毕业论文文献综述（示范） 一、研究背景 近来多篇论文中出现零翻译的提法（杜争鸣，2000；邱懋如，2001；刘明东，2002；袁斌业，2002a，2002b，2002c，2002d；石琳，2003；余清萍，2003；余清萍，秦傲松，2004；肖耀田，2004），但国内学者所编三本译学词典（林煌天，1997；孙迎春，1999；方梦之，2004）均未出现零翻译这一词条，国外三本词典/术语著作（Shuttleworth & Cowie，1997；Baker，1998；Delisle，2004）亦未收入这一条目，只有国内孙迎春（2001）编著的《汉英双向翻译学语林》收进了“零翻译（音译、形译之一种）zero translation”（58页）及“zero translation零翻译（音译、形译之一种）”（268页）两个条目，同时又有贾影（2002）反对零翻译提法，并认为承认不可译有“积极作用”。但零翻译现象确实存在，如DIY（自己动手），IQ（智商），EQ（情商），这些零翻译词汇经常在汉语中出现。英语中也有类似情况，如美国《时代》周刊中报道中国特色事物时经常使用拼音，如aizi(矮子)，pizi（痞子），shiganjia（实干家），yuan（缘）（王祥兵，2002），shuangying(双赢)，guanxi(关系)（顾静，2005）。 这些研究成果揭示了零翻译现象的存在，引进了零翻译的概念，促进了翻译理论概念的扩大，但是从发表的论文及孙迎春（2001）的这两个条目来看，各自运用的名称虽同（也有不同，如杜争鸣称为不译），但概念的内涵及外延均有出入，因此有必要探讨当前零翻译研究的问题并提出相应研究对策。 二、研究现状及不足 1. 定义不统一、模糊不清 传统翻译理论多把零翻译归结为“音译法”、“移译法”，只看到技巧层面的意义，如秦建栋（1999）讨论“英汉词汇空缺现象刍议”列举“音译法”、“移译法”，袁斌业（2001）论及“英语本族人音译汉语词汇的语用分析”，虽然看到“音译在我国只能用来翻译名词，而在国外则可以用来翻译包括名词在内的各种词语”，但未能从中提炼出零翻译的概念，实际上这里已包含有零翻译与音译的某些区别。 国内最早使用zero translation这一术语的是杜争鸣（2000），但他称之为“不译”，并分析了直译、意译与不译三种翻译策略。他不停留于策略本身，从跨文化交际的视角分析了三种策略的社会语言学与跨文化交际涵义，并看到了不译的三层文化含义。不译背后体现译者对于翻译目的的认识，“而翻译的目的必然直接或间接地反映反映译者本人对翻译的文化含义的意识与潜意识，反映他翻译时所采取的文化姿态与立场。”即翻译观的问题。但从术语的精确性来说

文献计量学综述

文献计量学综述 一、起源及发展 早在20世纪初，人们已经开始对文献进行定量化研究，但是当时文献计量学并没有作为一门独立的学科而存在。直到1969年，英国著名情报学家阿伦.普理查德首次提出术语“Bibliometrics”，这一术语的出现标志着文献计量学的正式诞生。 三阶段：萌芽、发展和分化 萌芽（1917-1933）这一时期文献研究人员首创文献统计方法,并在一些学科领域解剖学和化学专业进行了文献计量分析的大胆尝试,取得了一定的成果。这些研究都为文献计量学的诞生与后期的发展奠定了基础 发展（1934- 1960）年注重理论研究与规律发现，著名的文献计量学的三大基本定律中的布拉德福定律以及齐普夫定律就是在这一时期发现的到 成熟与分化阶段全面发展与分化时期(1960年至今) 这一时期文献计量学已由狭隘的理论研究发展到了广阔的应用研究和指标的研究,同时涉及的领域和主题也越来越多。 迁移衍生： 专利计量学 文献计量学网络计量学 政策计量学 二、概念界定 文献计量学是以文献体系和文献计量特征为研究对象,采用数学、统计学等计量研究方法, 研究文献信息的分布结构、数量关系、变化规律和定量管理,并进而探讨科学技术的某些结构、特征和规律的一门学科。可以定量地揭示某一学术领域的发展历程、研究重点以及未来的研究方向。目前，文献计量分析已被看作总结历史研究成果、揭示未来研究趋势的一种重要工具。学科交叉使得文献计量研究内容体系日益丰富。数学中的图论、社会学中的社会网络分析、物理学中的复杂网络等理论与方法均被移植到文献计量学的研究体系中。 三、三大定律 布拉德福定律该定律描述文献分布规律，利用刊载某专业论文的数量来确定该专业的核心期刊，应用于指导文献情报工作和科学评价。 齐普夫定律该定律用以统计文献中的词频，通过文献的词频分析可确定学科或行业的研究热点和研究趋势。 洛特卡定律该定律描述著者人数与所著论文之间的关系。探讨了科学论文著者分布平衡的规律，在宏观的科学著作活动中，少数作者写出了大量文章，大多数人的著作还是很少的。依此定律推论出“杰出科学家数目仅是科学家数目的平方根”。 从表面上三大定律的统计对象各异，其结论也不尽相同，但是它们的研究方法存在着某些相似之处，事实上它们属于同一个分布体系。该体系被称为布－齐－洛体系。如果把期刊、字词、书籍、文章等称为信息发生源，将作品、论文、字词的出现、书籍的使用、文章的被引等称为产物，那么文献计量学的规律可认为是发生源数量与产物数量之间存在的函数关系。

基于划分聚类法的文献综述

基于划分聚类法的文献综述 聚类分析是一种重要的无监替学习方法，作为数据分析的工具，其重要性在各个领域都得到了广泛的认可.聚类分析的目的是寻找数据集中的“口然分组”，即所谓的“簇”.通俗地讲，簇是指相似元素的集合，聚类分析就是一个在数据集中寻找相似元素集合的无监督学习过程.來〔1不同应用领域的数据集具有不同的特点，人们对数据进行聚类分析的目的也不尽相同，聚类分析的方法因数据集而异，因使用目的而异.当前，聚类分析的新方法层岀不穷，纵观各种聚类算法，它们使用的技术互不相同，其理论背景乂彼此交义、重蒂，很难找到一个统一的标准对其进行归类。 聚类分析的方法可分为基于层次的聚类方法、基于划分的聚类方法、基于图论的聚类方法、基于密度和网格的方法等.这些方法虽然从不同角度使用不同的理论方法研究聚类分析，但对于不同的实际问题，聚类分析中的一些基本内容始终是人们关注的焦点。其中，划分法通常是指给定数据库，其中有N个元素，采用分裂法将其构造为K个组，每一个分组就代表一个聚类，K

中英文对照资料外文翻译文献

中英文对照资料外文翻译文献 平设计任何时期平面设计可以参照一些艺术和专业学科侧重于视觉传达和介绍。采用多种方式相结合，创造和符号，图像和语句创建一个代表性的想法和信息。平面设计师可以使用印刷，视觉艺术和排版技术产生的最终结果。平面设计常常提到的进程，其中沟通是创造和产品设计。共同使用的平面设计包括杂志，广告，产品包装和网页设计。例如，可能包括产品包装的标志或其他艺术作品，举办文字和纯粹的设计元素，如形状和颜色统一件。组成的一个最重要的特点，尤其是平面设计在使用前现有材料或不同的元素。平面设计涵盖了人类历史上诸多领域，在此漫长的历史和在相对最近爆炸视觉传达中的第20和21世纪，人们有时是模糊的区别和重叠的广告艺术，平面设计和美术。毕竟，他们有着许多相同的内容，理论，原则，做法和语言，有时同样的客人或客户。广告艺术的最终目标是出售的商品和服务。在平面设计，“其实质是使以信息，形成以思想，言论和感觉的经验”。

在唐朝（618-906 ）之间的第4和第7世纪的木块被切断打印纺织品和后重现佛典。阿藏印在868是已知最早的印刷书籍。在19世纪后期欧洲，尤其是在英国，平面设计开始以独立的运动从美术中分离出来。蒙德里安称为父亲的图形设计。他是一个很好的艺术家，但是他在现代广告中利用现代电网系统在广告、印刷和网络布局网格。于1849年，在大不列颠亨利科尔成为的主要力量之一在设计教育界，该国政府通告设计在杂志设计和制造的重要性。他组织了大型的展览作为庆祝现代工业技术和维多利亚式的设计。从1892年至1896年威廉?莫里斯凯尔姆斯科特出版社出版的书籍的一些最重要的平面设计产品和工艺美术运动，并提出了一个非常赚钱的商机就是出版伟大文本论的图书并以高价出售给富人。莫里斯证明了市场的存在使平面设计在他们自己拥有的权利，并帮助开拓者从生产和美术分离设计。这历史相对论是，然而，重要的，因为它为第一次重大的反应对于十九世纪的陈旧的平面设计。莫里斯的工作，以及与其他私营新闻运动，直接影响新艺术风格和间接负责20世纪初非专业性平面设计的事态发展。谁创造了最初的“平面设计”似乎存在争议。这被归因于英国的设计师和大学教授Richard Guyatt，但另一消息来源于20世纪初美国图书设计师William Addison Dwiggins。伦敦地铁的标志设计是爱德华约翰斯顿于1916年设计的一个经典的现代而且使用了系统字体设计。在20世纪20年代，苏联的建构主义应用于“智能生产”在不同领域的生产。个性化的运动艺术在2俄罗斯大革命是没有价值的，从而走向以创造物体的功利为目的。他们设计的建筑、剧院集、海报、面料、服装、家具、徽标、菜单等。J an Tschichold 在他的1928年书中编纂了新的现代印刷原则，他后来否认他在这本书的法西斯主义哲学主张，但它仍然是非常有影响力。Tschichold ，包豪斯印刷专家如赫伯特拜耳和拉斯洛莫霍伊一纳吉，和El Lissitzky 是平面设计之父都被我们今天所知。他们首创的生产技术和文体设备，主要用于整个二十世纪。随后的几年看到平面设计在现代风格获得广泛的接受和应用。第二次世界大战结束后，美国经济的建立更需要平面设计，主要是广告和包装等。移居国外的德国包豪斯设计学院于1937年到芝加哥带来了“大规模生产”极简到美国;引发野火的“现代”

指纹识别系统(文献综述)

指纹识别方法的综述 摘 要: 对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关 键性原理和技术做了详细的说明,并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较,讨论了各种方法的优越性。 0 引 言 自动指纹识别是上世纪六十年代兴起的,利用计算机取代人工来进行指纹识别的一种方法。近年 来,随着计算机技术的飞速发展,低价位指纹采集仪的出现以及高可靠算法的实现,更使得自动指纹识 别技术越来越多地进入到人们的生活和工作中,自动指纹识别系统的研究和开发正在成为国内外学术 界和商业界的热点。相对于其他生物特征鉴别技术例如语音识别及虹膜识别,指纹识别具有许多独到 的优点,更重要的是它具有很高的实用性和可行性,已经被认为是一种理想的身份认证技术,有着十分 广泛的应用前景,是将来生物特征识别技术的主流。 1 指纹取像 图 1 是一个自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System) 的简单流程。 → → → ↓ ↑ ———— 将一个人的指纹采集下来输入计算机进行处理是指纹自动识别的首要步骤。指纹图像的获取主要利用设备取像,方便实用,比较适合AFIS 。利用设备取像的主要方法又利用光学设备、晶体传感器和超声波来进行。光学取像设备是根据光的全反射原理来设计的。晶体传感器取像是根据谷线和脊线皮肤与传感器之间距离不同而产生的电容不同来设计的。超声波设备取像也是采用光波来取像,但由于超声波波长较短,抗干扰能力较强,所以成像的质量非常好。 2 图像的预处理与特征提取 无论采取哪种方法提取指纹,总会给指纹图像带来各种噪声。预处理的目的就是去除图像中的噪 音,把它变成一幅清晰的点线图,以便于提取正确的指纹特征。预处理是指纹自动识别过程的第一步, 它的好坏直接影响着指纹识别的效果。常用的预处理与特征提取( Image Preprocessing and Feature Ex 2 t raction) 方法的主要步骤包括方向图计算、图像滤波、二值化、细化、提取特征和后处理。当然这些步骤 可以根据系统和应用的具体情况再进行适当变化。文献[ 1 ]提出了基于脊线跟踪的方法能够指纹取像 图像预处理 特征提取 指纹识别 数据库管理

中英文论文参考文献标准格式 超详细

超详细中英文论文参考文献标准格式 1、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。 （参考文献是期刊时，书写格式为： [编号]、作者、文章题目、期刊名（外文可缩写）、年份、卷号、期数、页码。参考文献是图书时，书写格式为： [编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。） 2、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。 参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下： [M]--专著,著作 [C]--论文集(一般指会议发表的论文续集，及一些专题论文集，如《***大学研究生学术论文集》[N]-- 报纸文章 [J]--期刊文章：发表在期刊上的论文，尽管有时我们看到的是从网上下载的（如知网），但它也是发表在期刊上的，你看到的电子期刊仅是其电子版 [D]--学位论文：不区分硕士还是博士论文 [R]--报告：一般在标题中会有"关于****的报告"字样 [S]-- 标准 [P]--专利 [A]--文章：很少用，主要是不属于以上类型的文章 [Z]--对于不属于上述的文献类型，可用字母"Z"标识，但这种情况非常少见 常用的电子文献及载体类型标识： [DB/OL] --联机网上数据(database online) [DB/MT] --磁带数据库(database on magnetic tape) [M/CD] --光盘图书(monograph on CDROM) [CP/DK] --磁盘软件(computer program on disk) [J/OL] --网上期刊(serial online) [EB/OL] --网上电子公告(electronic bulletin board online) 很显然，标识的就是该资源的英文缩写，/前面表示类型，/后面表示资源的载体，如OL表示在线资源 二、参考文献的格式及举例 1．期刊类 【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名,出版年份,卷号(期号)起止页码. 【举例】 [1] 周融，任志国，杨尚雷，厉星星.对新形势下毕业设计管理工作的思考与实践[J].电气电子教学学报，2003(6):107-109. [2] 夏鲁惠.高等学校毕业设计(论文)教学情况调研报告[J].高等理科教育,2004(1):46-52. [3] Heider, E.R.& D.C.Oliver. The structure of color space in naming and memory of two languages [J]. Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 67. 2．专著类

文献综述 英文

文献综述 大学生时间管理研究——以郑州大学西亚斯国际学院为例 姓名：代永寒学号：20091211205 专业：工商管理班级：工本2班 史蒂芬?柯维的《要事第一》 “要事第一”，顾名思义是指重要的主要的事情要放在第一时间去完成。而在实际工作中我们往往是将认为急迫的紧要的事情放在第一时间完成； 本书通过四个象限来告诉我们如何区分事情的紧急性与重要性，从而告诉我们在平常的工作中应怎样去区分事情属轻属重，以及造成事情紧急性的原因，在平常工作中要注意哪些方面以避免出现紧急事件的情况。 第一象限包括四点：A危机 B 急迫的问题C最后期限迫近的项目 D 会议准备工作等。第一象限显得紧迫与重要，但我们要知道形成第一象限的紧迫与重要主要是因被延误及没有进行计划与预测及计划所致。第二象限包含准备工作、预防、价值、筹划、建立关系、真正的再创造与赋予能力。第二象限属于质量象限，属于重要但不紧迫的事情，但我们必须要去做，因只有这样才能避免出现第一象限包含的情况。第三象限包含干扰、电话；邮件、报告；某些会议；很多临近、急迫的事情及很多流行的活动。第三象限包括“紧急但不重要的事情”，而事实上它易给人造成假象，从而形成第一象限情况。第四象限包含琐事、打发时间的工作、某些电话，解闷，“逃避”行为、无关紧要的邮件及过多地看电视；第四象限属于既不紧急也不重要的事情，它是浪费象限，第四象限中的行为是堕落行为。这四个象限告诉我们如果在办事过程中不是以重要性而是以紧要性为出发点，就会出现第一第三甚至第四象限的情况，在平常的工作中，我们要加以区分，日常工作生活中往往事情越是紧迫，反而说明事情越不重要！像最近存货系统因急着想能早日上线，在运作过程中被卡住，故一心想着去解决软件中存在的问题，而忽略了与其他人员的沟通协调，存货上软件固然重要，但与公司整体运作相比就稍显其次，没合理分配其他人员手头事项，这样会导致其他问题的增多，从而会出现第一第三象限甚至于第四象限的浪费情况。 “要事第一”，告诉我们在日常的工作与生活中要从以下方面着手加以区分、

聚类分析外文文献及翻译

本科毕业论文 外文文献及译文 文献、资料题目：Cluster Analysis —Basic Concepts and Algorithms 文献、资料来源：https://www.sodocs.net/doc/8810890529.html, 文献、资料发表（出版）日期： 院（部）：土木工程学院 专业：土木工程 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 翻译日期：

外文文献： Cluster Analysis —Basic Concepts and Algorithms Cluster analysis divides data into groups (clusters) that are meaningful, useful,or both. If meaningful groups are the goal, then the clusters should capture the natural structure of the data. In some cases, however, cluster analysis is only a useful starting point for other purposes, such as data summarization. Whether for understanding or utility, cluster analysis has long played an important role in a wide variety of ?elds: psychology and other social sciences, biology,statistics, pattern recognition, information retrieval, machine learning, and data mining. There have been many applications of cluster analysis to practical problems. We provid e some speci?c examples, organized by whether the purpose of the clustering is understanding or utility. Clustering for Understanding Classes, or conceptually meaningful groups of objects that share common characteristics, play an important role in how people analyze and describe the world. Indeed, human beings are skilled at dividing objects into groups (clustering) and assigning particular objects to these groups (classi?cation). For example, even relatively young children can quickly label the objects in a photograph as buildings, vehicles, people, animals, plants, etc. In the context of understanding data, clusters are potential classes and cluster analysis is the study of techniques for automatically ?nding classes. The following are some examples: Biology.Biologists have spent many years creating a taxonomy (hierarchical classi?cation) of all living things: kingdom, phylum, class,order, family, genus, and species. Thus, it is perhaps not surprising that much of the early work in cluster analys is sought to create a discipline of mathematical taxonomy that could automatically ?nd such classi?cation structures. More recently, biologists have applied clustering to analyze the large amounts of genetic information that are now available. For example, clustering has been used to ?nd groups of genes that have similar functions. ? Information Retrieval. The World Wide Web consists of billions of Web pages, and

材料英文文献翻译

The development of plastic mould China's industrial plastic moulds from the start to now, after more than half a century, there has been great development, mold levels have been greatly enhanced. Mould has been at large can produce 48-inch big-screen color TV Molded Case injection mold, 6.5 kg capacity washing machine full of plastic molds, as well as the overall car bumpers and dashboards, and other plastic mould precision plastic molds, the camera is capable of producing plastic mould , multi-cavity mold small modulus gear and molding mold. --Such as Tianjin and Yantai days Electrical Co., Ltd Polaris IK Co. manufactured multi-cavity mold VCD and DVD gear, the gear production of such size precision plastic parts, coaxial, beating requirements have reached a similar foreign the level of product, but also the application of the latest gear design software to correct contraction as a result of the molding profile error to the standard involute requirements. Production can only 0.08 mm thickness of a two-cavity mold and the air Cup difficulty of plastic doors and windows out of high modulus, and so on. Model cavity injection molding manufacturing accuracy of 0.02 to 0.05 mm, surface roughness Ra0.2 μ m, mold quality, and significantly increase life expectancy, non-hardening steel mould life up to 10~ 30 million, hardening steel form up to 50 ~ 10 million times, shorten the delivery time than before, but still higher than abroad,and the gap between a specific data table. Process, the multi-material plastic molding die, efficient multicolor injection mould, inserts exchange structure and core pulling Stripping the innovative design has also made great progress. Gas-assisted injection molding, the use of more mature technologies, such as Qingdao Hisense Co., Ltd., Tianjin factory communications and broadcasting companies, such as mold manufacturers succeeded in 29 ~ 34-inch TV thick-walled shell, as well as some parts on the use of gas-assisted mould technology Some manufacturers also use the C-MOLD gas-assisted software and achieved better results. Prescott, such as Shanghai, such as the new company will provide users with gas-assisted molding equipment and technology. Began promoting hot runner mold, and some plants use rate of more than 20 percent, the general heat-thermal hot runner, or device, a small number of units with the world's advanced level of rigorous hot runner-needle device, a small number of units with World advanced level of rigorous needle-hot runner mould. However, the use of hot runner overall rate of less than 10%, with overseas compared to 50 ~ 80%, the gap larger. In the manufacturing technology, CAD / CAM / CAE technology on the level of application of a new level to the enterprise for the production of household appliances representatives have introduced a considerable number of CAD / CAM systems, such as the United States EDS UG Ⅱ,

虹膜识别外文翻译文献

虹膜识别外文翻译文献 虹膜识别外文翻译文献 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 外文： The first chapter 1.1 The research background of iris recognition Biometrics is a technology for personal identification using physiological characteristics and behavior characteristics inherent in the human body. Can be used for the biological characteristics of biological recognition, fingerprint, hand type face, iris, retina, pulse, ear etc.. Behavior has the following characteristics: signature, voice, gait, etc.. Based on these characteristics, it has been the development of hand shape recognition, fingerprint recognition, facial recognition, iris recognition, signature recognition and other biometric technology, many techniques have been formed and mature to application of. Biological recognition technology in a , has a long history, the ancient Egyptians through identification of each part of the body size measure to carry out identity may be the earliest human based on the earliest history of biometrics. But the modern biological recognition technology began in twentieth Century 70 time metaphase, as biometric devices early is relatively expensive, so only a higher security level atomic test, production base.due to declining cost of microprocessor and various electronic components, precision gradually improve, control device of a biological recognition technology has been gradually applied to commerce authorized, such as access control, attendance management, management system, safety certification field etc.. All biometric technology, iris recognition is currently used as a convenient and accurate.

统计学中英文对照外文翻译文献

中英文对照翻译 (文档含英文原文和中文翻译) Policies for Development of Iron and Steel Industry The iron and steel industry is an important basic industry of the national economy, a supporting industry for realizing the industrialization and an intensive industry in technologies, capital, resources and energy, and its development requires a comprehensive balancing of all kinds of external conditions. China is a big developing country with a comparatively big demand of iron and steel in the economic development for a long time to go. China's production capacity of iron and steel has ranked the first place in the world for many years. However, there is a large gap in terms of the technological level and material consumption of the iron and steel industry compared with the international advanced level, so the focus of development for the future shall be put on technical upgrading and structural adjustment. In order to enhance the whole technical level of the iron and steel industry, promote the structural adjustment, improve the industrial layout, develop a recycling economy, lower the consumption of materials and energy, pay attention to the environmental protection, raise the comprehensive competitive capacity of enterprises, realize the industrial upgrading, and develop the iron and steel industry into an industry with

图像科学综述 外文翻译 外文文献 英文文献

附录 图像科学综述 近几年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展，现在人们己充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前它己应用于许多领域，成为2l世纪信息时代的一门重要的高新科学技术。 1.图像处理与识别技术概述 图像就是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体。科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有75%来自于视觉系统，也就是说，人类的大部分信息都是从图像中获得的。 图像处理是人类视觉延伸的重要手段，可以便人们看到任意波长上所测得的图像。例如，借助伽马相机、x光机，人们可以看到红外和超声图像：借助CT可看到物体内部的断层图像；借助相应工具可看到立体图像和剖视图像。1964年，美国在太空探索中拍回了大量月球照片，但是由于种种环境因素的影响，这些照片是非常不清晰的，为此，美国喷射推进实验室(JPL)使用计算机对图像进行处理，使照片中的重要信息得以清晰再现。这是这门技术发展的重要里程碑。此后，图像处理技术在空间研究方面得到广泛的应用。 总体来说，图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用巾、大型机对其进行处理。在这一时期，由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了CT和卫星遥感图像，对图像处理技术的发展起到了很好的促进作用。到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时购微机已经能够担当起图形图像处理的任务。VLSL的出现更使得处理速度大大提高，其造价也进一步降低，极大地促进了图形图像系统的普及和应用。20世纪90年代是图像技术的实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理速度的要求极高。 21世纪的图像技术要向高质量化方面发展，主要体现在以下几点：①高分辨率、高速度，图像处理技术发展的最终目标是要实现图像的实时处理，这在移动

聚类分析文献英文翻译

电气信息工程学院 外文翻译 英文名称：Data mining-clustering 译文名称：数据挖掘—聚类分析 专业：自动化 姓名：**** 班级学号：**** 指导教师：****** 译文出处：Data mining：Ian H.Witten, Eibe Frank 著 二○一○年四月二十六日

Clustering 5.1 INTRODUCTION Clustering is similar to classification in that data are grouped. However, unlike classification, the groups are not predefined. Instead, the grouping is accomplished by finding similarities between data according to characteristics found in the actual data. The groups are called clusters. Some authors view clustering as a special type of classification. In this text, however, we follow a more conventional view in that the two are different. Many definitions for clusters have been proposed: ●Set of like elements. Elements from different clusters are not alike. ●The distance between points in a cluster is less than the distance between a point in the cluster and any point outside it. A term similar to clustering is database segmentation, where like tuple (record) in a database are grouped together. This is done to partition or segment the database into components that then give the user a more general view of the data. In this case text, we do not differentiate between segmentation and clustering. A simple example of clustering is found in Example 5.1. This example illustrates the fact that that determining how to do the clustering is not straightforward. As illustrated in Figure 5.1, a given set of data may be clustered on different attributes. Here a group of homes in a geographic area is shown. The first floor type of clustering is based on the location of the home. Homes that are geographically close to each other are clustered together. In the second clustering, homes are grouped based on the size of the house. Clustering has been used in many application domains, including biology, medicine, anthropology, marketing, and economics. Clustering applications include plant and animal classification, disease classification, image processing, pattern recognition, and document retrieval. One of the first domains in which clustering was used was biological taxonomy. Recent uses include examining Web log data to detect usage patterns. When clustering is applied to a real-world database, many interesting problems occur: ●Outlier handling is difficult. Here the elements do not naturally fall into any cluster. They can be viewed as solitary clusters. However, if a clustering algorithm attempts to find larger clusters, these outliers will be forced to be placed in some cluster. This process may result in the creation