Пространство признаков, определение

Анализ структурного сходства. Для выбора базовых соединений, используемых для дизайна, найдены количественные критерии их структурного сходства с рассчитанными гипотетическими эталонами активности. Критерии основаны на вычислении расстояний всех исследуемых соединений до этих эталонов в пространстве признаков решающего набора в евклидовой метрике. Наиболее перспективными являются структуры, максимально приближенные к эталону класса активных и одновременно удаленные от эталона неактивных. Все исследуемые соединения ранжированы по отношению к этому эталону. Эти данные использованы для определения направлений модификации. [c.12]

Согласно эвристическому методу классификации решение задачи идентификации источников загрязнения сводится к определению минимального расстояния между точками в пространстве признаков, образованном относительными превышениями ПДК (9п0- Графическая иллюстрация идентификации источника загрязнения методом минимального расстояния для случая, когда пространство признаков образовано относительными превышениями ПДК по трем загрязняющим веществам (5 = 1,2, 3), представлена на рис. 2.21. Здесь точки 1,2 — источники загрязнения (л = 1, 2) с координатами (Х1, >>1, г]), (. 2, У1,12), а точка, соответствующая станции контроля к, имеет координаты (х, > , г ). Для определения координат станции контроля следует также брать относительные превышения значений концентраций на к-я станции контроля по 5-й примеси [c.122]

В общем случае, любая область на поверхности изделия (как дефектная, так и бездефектная) может характеризоваться в процессе НК N параметрами тогда решение о степени различия соответствующих статистических распределений будет приниматься в Л -мерном пространстве информативных признаков. Таким образом, оптимальное обнаружение дефектов представляет собой стандартную задачу распознавания образов в многомерном пространстве признаков, которая сводится к определению параметров гиперплоскости, разделяющей дефектную и бездефектную области. [c.265]

Существенным моментом при выполнении расчетов по алгоритму потенциальных функций является правильный выбор размерности при определении расстояния в пространстве признаков. Поэтому применяется безразмерный масштаб расстояния в пространстве признаков, который рассчитывается по формуле [c.105]

Кристаллы классифицируют по различным признакам. В кристаллографии принято классифицировать их по геометрической закономерности расположения частиц в пространстве. Выдающимся кристаллографом Е. С. Федоровым была разработана (1910) общая классификация пространственных кристаллических решеток для всех возможных 230 типов и положено начало кристаллохимическому анализу, т. е. определению вещества по внешней форме его кристаллов. [c.124]

Чисто теоретически для однозначного предсказания результатов величина обучающей последовательности (число реализаций в массиве, используемом для обучения машины) должна превышать размерность пространства признаков, в котором проводится распознавание. Поскольку, однако, задача имеет статистический характер, то такого жесткого условия не ставится. Фактически существенным является вопрос о взаимосвязи между надежностью распознавания (Р) и соотношением между величиной обучающей последовательности (N) и размерностью пространства признаков D). В работе [9] методом математического эксперимента была проанализирована такая зависимость для случая гауссового распределения реализаций в пространствах признаков каждого из двух классов. Было показано, что вероятность правильного распознавания более 80% достигается только при N/D 2. Для N/D 3 надежность распознавания существенно не зависит ни от размерности пространства признаков, ни от незначительного перекрывания границ классов в этом пространстве. Проверка этих выводов на реальных задачах распознавания строения молекул по их спектрам показала, что и эти условия являются слишком жесткими и хорошие результаты (Р>80%) были достигнуты и при N/D = 1. Исходя из имеющегося опыта, свидетельствующего, что апостериорное число значащих признаков при распознавании катализаторов обычно не превышает 10—15, можно считать, что указанные цифры являются нижней границей величины массива обучающей последовательности в рассматриваемом круге задач. Желательно, однако, но возможности существенно увеличить этот массив. Дело в том, что указанные соотношения соблюдаются при достаточно точном определении самих значений признаков. В задачах распознавания катализаторов это имеет место не так часто, как указывалось выше. Каковы соотношения между величинами Р, N/D и а (среднеквадратичной ошибкой в определении [c.107]

В последнее время в теории распознавания введено понятие кластер и кластерный анализ . Под термином кластер понимается множество точек в пространстве признаков, не пересекающееся с другим множеством, поэтому в нашем случае этот термин является синонимом класс . Однако между кластерным анализом и классификацией имеется некоторая разница. Классификацию можно вести по разным параметрам, например классифицировать катализаторы по активности, селективности или механической прочности. Кластерный же анализ определяет границы между естественными группами реализаций, не пересекающимися, как указывалось, во всем пространстве рассматриваемых признаков. При такой терминологии определение естественной границы классов по алгоритмам без учителя есть кластерный анализ. Методам кластерного анализа посвящен ряд работ [12—14]. Простейшим, возможно не самым экономичным, алгоритмом кластерного анализа при дихотомии является построенный на процедуре поиска экстремума унимодальной функции Кифера — Джонсона [15], использующий числа Фибоначчи [c.110]

На втором этапе по результатам измерений вычисляются или из них выделяются характерные признаки, объединяемые в вектор признаков, называемый пространством признаков. Эти признаки могут быть определены либо непосредственно из измерений путем удаления лишних компонентов из X, либо путем проведения математических преобразований вектора или матрицы измеренных величин. Вектор в пространстве признаков У, соответствующий вектору измерений X, может быть определен как [ 1 У . .. с N <. М. Признаки матрицы измерений находятся путем проведения преобразований над ней и выбора системы преобразованных компонентов матрицы, которые наилучшим образом характеризуют систему. Выбранные признаки всегда представляются в векторной форме. [c.223]

Каждая из библиотек имеет собственное управляющее обеспечение, которое формирует вычислительную схему и организует ее выполнение. Формирование схемы производится в соответствии со специальными признаками. Нанример, определение оптимального тина теплопередающей поверхности проводится в результате анализа всего стандартного теплообменного фонда но признакам. В связи с этим все теплообменное оборудование рассматривается как конечное множество Т с признаками-подмножествами А — назначение аппарата (теплообменники и холодильники, испарители, конденсаторы) Р — расположение аппарата в пространстве N — герметичность трубного пучка М — материальное исполнение аппарата. Требуемый тип теплопередающей поверхности выбирается в зависимости от набора признаков, характеризующих взаимодействующие потоки агрегатного состояния, температуры, давления, корродирующих свойств и т. д. Искомая конструкция Гор рассматривается как элемент множества Гор е Г = Л П г р Г м г М. [c.567]

Наиболее правильно печам дать следующее определение печь есть огражденное от окружающего пространства технологическое оборудование (тепловое устройство), в котором происходит получение тепла из того или иного вида энергии и передача тепла материалу, подвергаемому тепловой обработке в тех или иных технологических целях. Дополнительный признак — ограждение от окружающего пространства, важный по существу, имеет также целью несколько сузить использование термина печь соответственно традициям существующей промышленной практики. [c.10]

Классификация ковалентных связей. Важным в методе валентных связей является предположение о том, что при образовании молекулы в основном сохраняется электронная структура составляющих ее атомов, в связи с чем возможна определенная классификация валентной связи на основе вида атомных орбиталей и симметрии их перекрывания по линии связи. Под перекрыванием атомных орбиталей понимается возрастание электронной плотности в пространстве между ядрами, приводящее к втягиванию положительных ядер . По указанному выше признаку они делятся на СТ-, л- и б (А)-связи (рис. 19). [c.84]

Под поисковыми мероприятиями понимается процесс инструментального обследования различных предметов (объектов контроля) или определенной области пространства с целью обнаружения и локализации объектов поиска. Поиск осуществляется в укрывающих средах и его эффективность определяется, в первую очередь, выбранным физическим методом или комбинацией методов, обеспечивающих эффективную регистрацию информационных признаков объектов поиска. [c.627]

При разделении дисперсий в силовом поле имеют значение не только размеры частиц, но и масса, зависящая от плотности. Если все дисперсные частицы однородны по составу, то их плотность одинакова. Однако часто частицы имеют неоднородные состав и строение, в частности представляют собой агрегаты мелких частиц с включением сплошной фазы. При этом плотность частиц может изменяться. практически непрерывно между определенными минимальным и максимальным значениями, и плотность рд можно рассматривать как непрерывную функцию координат и времени, т. е. Рд = /(л , у, г, х). Для полидисперсных систем функции ф1 и рд можно считать непрерывными. Тогда для характеристики дисперсной системы можно ввести одну функцию у(/, рд, х, у, г, т), характеризующую изменение ее свойств в пространстве и во времени. Эта функция определяет свойства дисперсии по двум признакам — размеру частиц I и их плотности рд. Доля частиц размерами от до /г и с плотностями от рд1 до рд2 определяется выражением [c.244]

Для определения всех деталей структуры, т. е. положения в пространстве всех атомов, ионов или молекул данного вещества одних признаков симметрии оказывается уже недостаточно. Дальнейшая разработка типа структуры основывается на кристаллохимических представлениях о природе и размерах атомов или ионов, слагающих данное кристаллическое вещество, и о характере сил связи, действующих между атомами или ионами. [c.21]

Атомы и ионы не имеют строго определенной внешней границы. Это связано с тем, что функция распределения электронов обычно достигает максимума для внешней оболочки и затем асимптотически стремится к нулю с увеличением расстояния от ядра. Можно определить кристаллические радиусы для ионов таким образом, что радиусы двух ионов с аналогичными электронными структурами пропорциональны относительной протяженности в пространстве функций электронного распределения для обоих ионов и что сумма двух радиусов равна расстоянию между соответствующими двумя ионами в кристалле. На рис. 6.21 i показаны отобранные по этому признаку относительные размеры различных ионов, имеющих структуру благородных газов. Некоторые значения ионных радиусов приведены в табл. 6.2. [c.161]

Чтобы обойти указанную трудность, предположим, что все существенные для протекания процесса признаки движения в аппарате, связанные с особенностями однородного или неоднородного псевдоожижения, можно достаточно полно охарактеризовать некоторыми простыми числами или комплексами, например (Я—Но), и—Уо), Аг, Ц,е и другими, образованными из тех или иных усредненных величин, характеризующих процесс. Не будем требовать при этом введения единых чисел для всего аппарата, а предположим лишь, что такие числа могут быть введены хотя бы для отдельных его зон — зон однородности. Под зонами однородности процесса будем понимать такие участки фазового пространства (в том числе и обычного трехмерного пространства), на протяжении которых плотность вероятности частиц, плотность и температуру реальных жидкостей или газов можно с достаточной степенью точности считать постоянными. Предполагаем также, что для таких зон можно ввести определенные числа, характеризующие режим движения. Тогда задача математического описания технологического процесса, протекающего в аппарате, сведется к описанию процесса в каждой зоне однородности и к введению связей между этими зонами. [c.33]

По кислородопроводу подают сжатый воздух из турбокомпрессоров. Давление в газгольдере начнет подниматься. Конт роль за увеличением давления осуществляют по О-образным манометрам, залитым водой, причем показания их непрерывно сличают. В случае разницы в показаниях необходимо проверить, не происходит ли утечка воздуха в приборе или местах подключения. Давление в газгольдере постепенно нарастает и при достижении определенной величины (обычно 220— 250 мм вод. ст.) рост давления прекращается, что является признаком начала подъема колокола. Количество поступающего воздуха ограничивают так, чтобы скорость подъема подвижных звеньев не превышала 1,5 м/мин. После того как колокол поднялся на высоту 2 м, закрывают задвижки на трубах, сообщающих защитные колпаки с пространством под колоколом. [c.207]

Кислород из блоков разделения поступает по трубопроводу в газгольдер. Давление в газгольдере повышается и при достижении определенной величины (в зависимости от веса колокола) становится постоянным. Это является признаком начала подъема колокола. После того как колокол поднялся на высоту 2 м, закрывают задвижки на перемычках, соединяющих защитные колпаки с газовым пространством. Скорость подъема не должна превышать 1,5 м/мин. [c.210]

Независимо от природы химическая связь между атомами обладает некоторыми общими признаками. Пока атомы находятся далеко друг от друга, сила их взаимодействия (притяжения) мала. Сила притяжения между атомами в молекуле растет с уменьшением межатомного расстояния. На малых расстояниях проявляют себя силы отталкивания вследствие специфического взаимного отталкивания электронов, занимающих определенный объем в пространстве. В результате на малых расстояниях силы отталкивания превышают силы притяжения. Благодаря одновременному действию двух сил противоположного направления — сил притяжения и отталкивания — на некотором расстоянии между атомами (практически между ядрами атомов) устанавливается равновесие обе силы уравновешивают друг друга. На таком расстоянии Г(, потенциальная энергия двухатомной молекулы наименьшая. [c.19]

Вероятностный подход. Если каждому образу поставить в соответствие определенную вероятностную меру Pv, заданную на пространстве описаний, то некоторое изображение 5(х) можно рассматривать как результат наблюдений, на основании которых следует решить вопрос о вероятности его принадлежности к одному из образов. Условные вероятности отнесения объекта к одному из различаемых классов А или В (вероятности образа Уг при условии появления признака хг) вычисляются из статистических данных по следующему выражению [48, 53] [c.63]

По признаку обобществления валентных электронов металлическая связь совершенно идентична с ковалентной. Это подтверждается распределением электронной плотности между атомными остовами. Для металлической и ковалентной связей в пространстве между атомными остовами сохраняется конечная электронная плотность, образуя электронные мостики между взаимодействующими, атомами. Разница заключается в том, что в ковалентной связи электронные мостики имеют строго определенные пространственные направления, а у металлической связи электронная плотность равномерно распределена по всем направлениям. Согласно современным наиболее универсальным методам квантовой химии (например, метод молекулярных орбиталей) ковалентная и металлическая связи не различаются. Поэтому металлическая связь представляет собой такую же разновидность ковалентной связи, как донорно-акцепторная и дативная связи. [c.35]

Для сравнения возможносте таких систем с обычными пористыми электродами необходимо дать более четкое определение того, что понимается под регулярной структурой . Будем описывать электрод капиллярной моделью. Тогда важнейшим признаком регулярности является то, что функция распределения пор по радиусам имеет вид кривой, представленной на рис. 212. Узкий максимум в области больших радиусов означает, что все поры, освобожденные от электролита при рабочем перепаде Ар, показанном на рисунке, обладают одинаковыми радиусами. Узкие лоры отделены от широких в пространстве радиусов достаточно широким про- [c.305]

Реализация первой процедуры требует репгения вопроса о взаимосвязи между надежностью распознавания Р и отношением NID, где N — величина обучающей последовательности, D — размерность пространства признаков. Для случая гауссова распределения реализаций в пространствах признаков каждого из двух классов методом математического эксперимента абстрактно можно показать, что вероятность правильного распознавания более 80% достигается при NID 2 [45]. Проверка этого вывода на реальных задачах распознавания строения молекул по их пектрам показывает, что это условие является слишком жестким и хорошие результаты (Р > 80%) достигаются и при NID = 1. Очевидно, что чем больше среднеквадратическая ошибка в определении значений признаков, тем больше должно быть NID. [c.82]

Пусть имеется множество объектов произвольной природы, называемых реализациями. В нашем случае ими являются катализаторы — как исследованные, так и прогнозируемые. Предполагается, что каждый объект может быть определен как некоторая точка в Л -мерном гиперпространстве, координатами которого являются значения неких свойств объектов, именуемых признаками. Вводится понятие класса (образа), который представляет собою множество-реализаций, обладающих идентичным набором достаточно близких свойств. Теоретическим основанием для машинного решения задач распознавания является теорема компактности Вравер-мана [7]. Применительно к рассматриваемой проблеме ее можно сформулировать следующим образом каждому классу реализаций соответствует компактное множество точек в пространстве признаков. Интуитивно смысл теоремы компактности понятен, а ее строгое математическое рассмотрение приводится в [6 и 7]. [c.100]

Рассмотрим математическую трактовку задачи. Пусть имеется множество объектов произвольной природы, называемых реализациями. В нашей ситуации ими являются исследуемые катализаторы. Каждой реализации соответствует набор чисел, называемых признаками, характеризующими свойства катализатора. Геометрически объект изображается точкой в гиперпространстве признаков. Вводится понятие класса, которое образуется множеством реализаций с общим свойством. В наше1г случае классами могут быть катализаторы, обладающие высокой или шьзкой активностью или, соответственно, селективностью. В пространстве признаков классы отграничены гиперповерхностями. Решение задачи сводится к определению по значениям ее признаков, к какому классу принадлежит данная реализация. [c.211]

Как превратить последовательность в вектор. Чтобы воспользоваться методами дискриминантного анализа при работе с нуклеотидными последовательностями, мы должны преобразовать каждую последовательность в точку (вектор в пространстве признаков). Ранее мы видели, что признаками могут быть нуклеотиды на определенных позициях, расстояние между блоками нуклеотидов, энергия вторичной структуры, А-Т состав и т.д. Каждый признак может принимать значение из некоторого спектра позиция (нуклеотид) на последовательности ДНК, например, обладает дискретньм спектром значений - А, С, С, Т энергия вторич- [c.134]

Это не однородные текстуры, характеризующиеся наличием двух и более минеральных нарагенетических ассоциаций минералов (или просто минералов) с признаками определенной последовательности кристаллизации с понижением температуры при условии кристаллизации флюида по всему объему жильного пространства, в том числе и от контактов взвешенных ксенолитов. Признаки объемного расслоения — это последовательность кристаллизации минеральных ассоциаций от каких-то центров кристаллизации, первоначально существовавших во всем объеме жильпого пространства, т.е. взвешенных в жильной рудной массе, будь то ксенолиты или центры начала кристаллизации. [c.153]

По данным об изменениях на трассах полета, полученным при регулярных инспекционных облетах, необходимо формировать пространство признаков аномалий, характеризующих внепроек-тную или аварийную ситуацию на технологических объектах газовой отрасли. Эти данные следует использовать для повышения надежности и достоверности определения технического состояния зондируемого объекта, а также при разработке классификаторов или автоматических распознающих устройств, позволяющих выявлять кризисные и аварийные состояния технологических газовых объектов. [c.41]

Трансанулярные взаимодействия в наиболее яркой форме проявляются в средних циклах, однако определенные проявления таких взаимодействий можно найти и в иных соединениях. Так, признаки трансанулярного взаимодействия гидроксильных групп обнаружены при анализе ИК-спектров ряда циклогептандиолов-1,4 [94]. Полагают [95], что трансанулярное взаимодействие имеется и в циклогексане между заместителями в положениях 1 и 4. Некоторые авторы считают, что в шестичленных циклах может происходить и трансанулярная миграция водорода [96]. Взаимодействием через пространство является и упоминавшийся нами в гл. 4 эффект гомосопряжения (см. стр. 302). [c.378]

Вещество достаточно полно определяется тремя признаками 1) занимает часть пространства, 2) обладает массой покоя, 3) построено из элементарных частиц за счет сил притяжения и отталкивания. Взаимное притяжение и отталкивание элементарных частиц, составляющих данное физическое тело, определяет состояние веществ. Так, например, поваренная соль ЫаСГ существует как вещество с определенной кристаллической структурой, поскольку между ионами Ыа и СР действуют силы электростатического [c.8]

В эксикатор 1 насыпают раздробленный сухой лед 11 и подводят, поток Аг, который смешивается с испаряющимся СО2. Холодная смесь газо поднимается наверх и предотвращает утечку паров фосфора из горячей зоны печи. Для этой же цели служат влажные асбестовые прокладки на керамической трубке 4. Для получения возможно более гомогенного продукта реакции Ln с Р лучше, чтобы реакция быстро начиналась при определенной температуре и также быстро протекала. Температура воспламенения-смеси должна быть в интервале 700—800 °С. Для этого печь предварительно нагревают без тигля с веществом до 1000 С и регулируют поток инертного газа таким образом, чтобы пространство печи равномерно им продувалось, сохраняя при этом нужную температуру. Реакционный тигель подве шивают на хромоникелевой проволоке 13, опускают его в горячую печь и-закрывают печь керамической крышкой 6. Температура печи вначале падает до 800°С, но за 1—2 мин восстанавливается, что является признаком начала реакции. Избыток фосфора в виде паров удаляется из peaKHnoHHofr смеси, потоком инертного газа частично выносится наверх и сгорает на воз- духе, а частично конденсируется в нижней холодной части прибора. Через несколько минут реакционный цилиндр вынимают, быстро охлаждают ег в сосуде с сухим льдом и в боксе извлекают образовавшийся фосфид РЗЭ Полученное вещество необходимо нагреть в вакууме при 600 °С для удаления следов свободного фосфора. [c.1201]

Для решения этой задачи применяют группу методов распознавания образов. В кластерном анализе набор веществ, представленный точками в многомерном пространстве аналитических щ>изнаков (признаком может быть, натфимер, поглощение при определенной длине волны или ионный ток при некотором отношении т/2 ), разбивают путем специального итерационного процесса на кластфы. Имеется в виду, что кластер объединяет вацесгва, сходные по аналитическим проявлениям, т. е. принадлежащие с высокой вероятностью к некоторому общему структурному классу. [c.441]

Обеспечение необходимой взаимосвязи между АПЕ и СЕ при автоматизированном проектировании полностью зависит от дескрипторного языка, с помощью которого формируются конструктивные и технологические признаки будущего аппарата. Технологические признаки позволяют сформулировать перечень АПЕ, принадлежащих будущему аппарату и построить граф их связи (структурный граф). Структурный граф указывает на то, как расположена АПЕ в пространстве, с учетом возможного наложения одной АПЕ на другую. На основании конструктивных признаков выбирается то или иное конструктивное оформление АПЕ, то есть те или иные сборочные единицы. С учетом графа связи АПЕ строится граф конструктивной схемы будущего аппарата. Таким образом, конструктивные признаки являются исходными при выборе конструктивной схемы аппарата и как системы СЕ, и для ее дальнейшей проработки. Технологические признаки являются исходной информацией при составлении описания аппарата как системы АПЕ с последующим определением параметров отдельных АПЕ. Непротиворечивость дескрип- [c.242]

По это.му признаку, т. е. по раснредолеишо в пространстве, надо также различать обычнь[(. трехмерные Д. с., в к-рых частицы дисперсной фазы распределены в объеме дисперсионной среды, двухмерные и одномерные Д. с., в к-рых эти частицы расположены в виде одночастичного слоя (дисперсного покрытия) на поверхности данного тела (фазы) или внутри нити (волокна). Мономолекулярные слои поверхностно-активных веществ, напр, на поверхности воды, представляющие собой вещество в особолЕ двухмерном состоянии, могут в определенных условиях распадаться на отдельные островки коллоидных размеров, образуя двухмерную коллоидную (двухфазную) систему (см, также Оптические свойства коллоидных систем, Электрические свойства дисперсных систем). [c.577]

Процесс растворения твердого тела во многом аналогичен испарению. Как при испарении каждой температуре отвечает определенная концентрация насыщенного пара, так и при растворении каждой температуре отвечает определенная концентрация насыщенного раствора. При охлаждении пар легко переходит Б переохлажденное состояние растворы также часто пересыщаются, сохраняя при этом иногда большую устойчивость. Этим внешним признакам сходства отвечает сходство механизмов обоих процессов. Испарение зависит от того, что частицы с большой кинетической энергией вылетают из общей кучи в окружающее пространство. Чем выше температура, тем больше средняя кинетическая энергия таких частиц, определяющая упругость испарения. Однако с увеличением концентрации пара растет и его упругость. Когда последняя сравнивается с упругостью испарения, столько же частиц переходит в единицу времени в пар, сколько конденсируется из него. Наступает равновесие, и испарение прекращается. Упругость испарения равна таким образом упругости насыщенного пара. Аналогично при растворении твердого тела в жидкости его частицы переходят в раствор вс.1едствие упругости растворения, которую уравновешивает упругость частиц, пер шедших в раствор. Последняя вызывает. давление, совершенно аналогичное упругости пара, называемое осмотическим давлением. Подробнее оно будет рассмотрено ниже. Как мы увидим, такая аналогия не ограничивается качественным сходством, а простирается и на количественные закономерности, как это показал Вант-Гофф (см. ниже). В более концентрированных растворах она нарушается соединением растворяемого вещества с растворителем (сольватация) и другими причинами, которые в газовых смесях обычно меньше сказываются (например взаимодействием растворенных частиц). [c.224]

Рассмотрим несколько подробнее геометрическую трактовку задачи распознавания как наиболее наглядную. В этой трактовке сумму признаков распознаваемых объектов можно рассматривать как гиперпространство с коэрдинатными осями, соответствующими каждому признаку. В таком пространстве каждый объект является точкой с координатами, соответствующими количественным значениям признаков. Для качественных признаков можно использовать условные целочисленные значения. В гиперпространстве признаков классы объектов из обучающей выборки, обладающие общими свойствами, например катализаторы с близкими значениями селективности, составляют компактные множества. Методы решения задач распознавания сводятся к созданию рещающих правил, позволяющих с помощью ЭВМ определять границы классов и по координатам в гиперпространстве признаков относить узнаваемый объект к определенному классу. [c.148]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология