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5. 本案例中,我们用( )来定义两块碎纸片图像之间“匹配程度”。

A. 一个灰度矩阵的第一个列向量,与另一灰度矩阵的最后一个列向量之间的距离
B. 一个灰度矩阵的第一个列向量,与另一灰度矩阵的第一个列向量之间的距离
C. 一个灰度矩阵的最后一个列向量,与另一灰度矩阵的最后一个列向量之间的距离

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6. 本案例中,我们定义两块碎纸片图像之间“匹配程度”时,所用的距离为( )。

A. Hamming距离(绝对值距离)
B. Euclid距离(欧氏距离)
Chebyshev距离(最大分量距离)

本案例中预测最低收购价模型中的自变量2017年值只能用灰色理论。

根据问题的分析,问题(1)总体上可以归结为( )来解决。

A. 标准指派问题
B. 广义指派问题
C. 综合评价问题

对于多指标综合问题,可以采用( )方法来处理。

A. 模糊综合评价
B. 加权和或平均
C. 二者皆可

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