多分类,multi-classification
1)multi-classification多分类
1.One-stepmulti-classification algorithm based on support vector regression;基于支持向量回归的单步多分类算法
2.In order to improve the correct rate of dissolved gas analysis(DGA),this paper investigates a method of the DGA of transformer based onmulti-classification least squares support vector machine(LS-SVM).为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种基于小样本的最小二乘支持向量机(LS-SVM)多分类电力变压器油中气体分析(DGA)法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压油中典型气体作为LS-SVM的输入,然后利用典型故障气体的体积分数在高维空间的分布特性诊断变压器故障类型。
3.The problems associated with complex pattern andmulti-classification in off-line written Chinese characters recognition are addressed.实验结果表明提出的识别方法在解决复杂多分类脱机手写体汉字分类识别问题上有效的提高了分类精度和速度。
英文短句/例句
1.Selection of Base Classifiers in Combination of Multiple Classifiers多分类器组合中的基分类器选取方法
2.Music Emotional Classification Research Based on Multiclass SVM基于多分类SVM的MIDI音乐情感分类研究
3.polyphase sorting多相分类 -磁带的
4.Multi-stage and Multi-sort Spares Classification Method Based on ABC基于ABC分类的备件多阶段多类别分类法
5.Multi-class Classification of BT-SVM Based on Improved FCM Clustering基于改进FCM聚类的BT-SVM多类分类算法
6.SVM multi-class classification method based on multi-objective optimization基于多目标优化的SVM多类分类方法
7.Enterprise management situation analysis based on multi-class SVM classification;企业经营状况分析的多类SVM分类方法
8.dual or multiple sectoring双重或多重部门分类
9.A large number of people read Classified ads.有很多人阅读分类广告。
10.There are many ways to sort data.资料分类方法很多。
11.There are a number of different types of machine and these are arranged in sections.许多不同类型的机器各按类分片排列。
12.(biology) a taxonomic group containing one or more genera.（生物学）包含一个或更多种类的分类组。
13.(biology) taxonomic group containing one or more species.（生物学）具有一个或多个种类的分类群。
14.Study on Text Classification Based on Multi-class Support Vector Machines;基于多类支持向量机的文本分类研究
15.Optimization of Multi-class SVM Algorithm Based on AUC;基于AUC的SVM多类分类算法的优化
16.Research on Multi-class Classification Method of Improved SVM Based on FBT基于FBT的改进SVM多类分类方法研究
17.Hybrid multi-class classification approach based on LDA and SVM一种LDA与SVM混合的多类分类方法
18.Improved Multiclass Classification Methods for Support Vector Machine一种改进的支持向量机多类分类方法
相关短句/例句
multi-class多分类
1.Research ofmulti-class algorithm based on fuzzy support vector machine;基于模糊支持向量机的多分类算法研究
2.Study the Survey in Multi-Class Classifier based on SVM Decision Tree;基于SVM多分类决策树的研究综述
3.Multi-agent-system-basedmulti-class transductive learning基于多主体系统的多分类直推学习
3)multiclass classification多类分类
1.New perfect performancemulticlass classification algorithm based on KFDA;基于核Fisher判决分析的高性能多类分类算法
2.Reinforcement support vector machine formulticlass classification一种处理多类分类问题的强化支持向量机方法
3.New method of SVMmulticlass classification based on DAG一种新的DAGSVMs多类分类方法
4)multi-class多类分类
1.Themulti-class SVM has recently been extensively applied in the field of pattern recognition.目前SVM多类分类方法在模式识别领域得到了广泛使用。
5)multi-category classification多类分类
1.In order to extend the advantage of SVM in solving binary classification tomulti-category classification, it analyzes the method of combining SVM with the method constructing tree to improve the training efficiency inmulti-category classification.介绍了SVM方法原理,为了将SVM在解决两类分类问题中的优越性推广至解决多类分类问题,分析构建树方法与SVM结合运用来提高SVM在进行多类分类时的训练效率的方法, 然后构造文本自动分类,实验说明该方法有较高的训练效率,并且所需的训练样本量大大降低。
2.What’s more, this paper gives a specific introduction of the related knowledge of SLT, the principle of SVM and two main types ofmulti-category classification, that is,“one-against-rest”and“one-against-one”.然后介绍了统计学习理论相关知识、支持向量机原理以及两种主要的支持向量机多类分类算法,即“一对余类”和“成对分类”。
3.Three multi-category PSVM classification algorithms based on two-class PSVM are discussed,testified on benchmark datasets,and compared with the standard SVM,the results show that thesemulti-category classification methods can get satisfactory classification performances.探讨了3种基于两类PSVM的多类分类方法,在标准数据集上进行了验证,并与标准SVM的结果进行了比较,结论表明3种PSVM多类分类方法能取得较好的分类性能。
6)multi-classification多类分类
1.New research onmulti-classification based on Support Vector Machines.;支持向量机多类分类算法新研究
2.Research onmulti-classification based on support vector machine;基于支持向量机的多类分类研究
3.The Research on Genetic Programming Techniques for Multi-classification;基于遗传规划的多类分类技术研究
延伸阅读
茶叶的分类——按茶树品种不同来分类茶叶的分类——按茶树品种不同来分类因为中国地大物博，茶树品种种类繁多。这里选择我国台湾省常见品种介绍：青心乌龙（软枝乌龙、小叶乌龙）、台茶27号（金萱）、台茶29号（翠玉）、铁观音、水仙、四季春等品种，在这里仅以台湾的茶树品种来分类。又因茶树为杂交之灌木植物，故其变化也很大。青心乌龙：属于小叶种，适合制造部分发酵的晚生种，由于本品种是一个极有历史并且被广泛种植的品种，因此有〔青心乌龙〕，〔种仔〕，〔种茶〕，〔软枝乌龙〕等别名。树型稍小，属于开张型，枝叶较密生，幼芽成紫色，叶片狭长椭圆形，叶肉稍厚柔软富弹性，叶色浓绿富光泽。本品种所制成的包种茶不但品质优良，且广受消费者喜好，故成为本省栽植面积最广的品种，可惜树势较弱，易患枯枝病且产量低。青心：属于小叶种，适制性极广的中生种茶树，常用的别名有〔青心〕。树型中等属于稍横张型，幼芽肥大而密生洱毛，呈紫红色，叶片为狭长略成披针型到长椭圆形，以正中央部位最阔，叶缘锯齿较锐利，叶色呈暗绿色，叶肉稍厚带硬。本品种因树势强，产量高且适制性广，因此种植面积经常居全省第一，其中以制造乌龙及俗称口风茶的台湾乌龙茶品质最高。但近年来的种植面积则居第二，主要分布于桃园，新竹，苗栗三县。台茶十二号：别名金萱，系统代号-2027，经过四十三年的选育后，才在民国七十年命名的新品种，由于所制造的包种茶具有独特的香味，因此广受消费者的喜好，加上其中早生，强健，高产且适合机采的特性，因此种植面积在稳定的增加中。台茶十二号树型较大，属于稍具直立性的横张型，芽密度高，幼芽大，绿中带紫，洱毛密度略少于青心乌龙，但制造时较不易脱落，故成茶上可看到明显的洱毛。叶片大型呈椭圆型，叶缘锯齿较疏，叶肉稍厚，浓绿且富光泽。由于树势强健，环境适应力强，高产，品质佳且广受消费者欢迎，因此全省各茶区均有种植。台茶十三号：别名翠玉，系统代号-2029，与台茶十二号同一时期选育所得。属于中早生适制包种茶的新品种，树型较大，芽色较紫，洱毛密度略低，叶片则较狭长，略大且厚，叶片两侧较上卷，叶缘锯齿较大且粗钝，叶色较绿且更具光泽。本品种较疏且不易机采，加上产量略低于台茶十二号，故初期种植不多，但由于滋味奇佳，并具强烈花香，因此日渐受到欢迎。硬枝红心：别名大广红心，是从福建引进的本省四大名种之一。属于早生种适合制造包种茶之品种，树型大且直立，枝叶稍疏，幼芽肥大且密生洱毛，呈紫红色，叶片形状与台茶十二号及台茶十三号接近，但锯齿较锐利，树势强健，产量中等。本品种大部分分布在台北县淡水茶区，目前以石门乡居多，所制成的条型或半球型包种茶，具有特殊香味，但因成茶色泽较差而售价较低，制造铁观音茶泽外观优异且滋味良好，品质与市场需求有直追铁观音种茶树所制造产品的趋势。大叶乌龙：本省四大名种之一。属于早生种，适合制造绿茶及包种茶品种，树型高大直立枝叶较疏，芽肥大洱毛多呈淡红色，叶片大型且呈椭圆形，叶色暗绿，叶肉厚树势强，但收成量中等。本品种目前则零星散布于台北县汐止，深坑，石门等地区，面积逐年减少中。铁观音：属于小叶种，晚生种适制铁观音茶，树型大枝条粗，但枝叶及芽密度很疏，幼芽稍带红色，叶型长椭圆至狭长型，平铺，叶缘起伏大，呈波浪状，锯齿大但不锐利，叶肉极厚且富有光泽，树势较弱且收成量少，本品种目前仅栽培于台北市文山区的木栅地区，是最佳的铁观音茶种。四季春：是由木栅地区茶农选出之茶种，属小叶型，极早生之包种茶品种，树型中大型且开张，枝叶及芽密生，幼芽呈淡红色，叶型较近纺锤型，两端较尖锐，叶色淡绿，具细且锐之锯齿，叶肉厚且具光泽，树势强，采摘期极长且收成量高。
