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  1. extractpointsofSTLmodel

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  2. STL模型是由三角面片组成的,把组成三角面片的顶点提取出来就是对应STL模型的点云模型。-STL model is composed of triangular facets to form the apex of triangulated surfaces extracted from the STL model is the corresponding point cloud model.
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:738
    • 提供者:huang
  1. STLmodel

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  2. STL模型是由三角面片组成的,提取组成三角面片的顶点就会得到与STL模型对应的点云模型。-STL model is composed of triangular facets to form the apex of triangulated surfaces extracted from the STL model is the corresponding point cloud model.
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:723
    • 提供者:huang
  1. equipment-Desktop

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  2. 基于云模型算法的实现。二维,十维,三十维,在目标范围内搜寻最优解-very good
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:353949
    • 提供者:张健平
  1. Multi-criteria

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  2. 针对具有语言评价信息、准则权系数部分已知的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论及云模型的决策 方法. 首先, 通过给出一种改进的云模型生成方法将语言评价值转化为云模型 然后, 通过定义云模型距离和可能度 给出云前景价值, 并以其他备选方案为动态参考点, 构建云前景决策矩阵 最后, 在依据离差最大化得出最优权系数的基础上, 通过各方案综合前景值对其进行排序. 算例验证了所提出方法的合理性和可靠性.-For the risky multi-criteria decision-making
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-24
    • 文件大小:208348
    • 提供者:王萌
  1. high-order-Newton-type-methods

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  2. 针对具有语言评价信息、准则权系数部分已知的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论及云模型的决策 方法. 首先, 通过给出一种改进的云模型生成方法将语言评价值转化为云模型 然后, 通过定义云模型距离和可能度 给出云前景价值, 并以其他备选方案为动态参考点, 构建云前景决策矩阵 最后, 在依据离差最大化得出最优权系数的基础上, 通过各方案综合前景值对其进行排序. 算例验证了所提出方法的合理性和可靠性.-For with linguistic assessment information on
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-05-07
    • 文件大小:1109027
    • 提供者:王萌
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