分类器造句

本文构造了一个组合分类器系统，该系统由三级分类器组成，即模板匹配分类器，模糊模式识别分类器和举手表决分类器。

实验结果表明，该分类器误分类率低、鲁棒*强。

分类器网路正成为机器视觉系统的基础。

然后由基于数字规范化模板特征的分类器对前一级分类器的拒识样本分类。

此分类器可以对关于杜威十进制的分类法（DDC）和国会图书馆分类法（LCC）的文本进行分类。

NNL分类器具有低运算量和优良的*能。

为了减少表现差的个体分类器对集成器分类*能的影响，提高集成器分类效果及稳定*，提出了基于信息增益的分类器选择方法。

分类器对像素分类的低错分率为信任域算法提供了更好的基础。

基础本体中的任何类都可以用作分类器；可以使用同一分类器来对多个实体进行分类，并且一个实体可以与多个分类器关联。

该方法将高维分类器空间压缩至低维分类器空间，并在该空间内学习集成器。

提出了一种基于类内类间离散度的最小距离分类器设计方法。

实验结果表明决策树分类器确实是一种有效的分类技术。

通过对经典最近邻分类器的线*加权，达到更有效地分类识别。

对svm分类算法进行不断改进，建立了多故障智能分类器。

分类器的训练分为两步，首先使用场景无关的特征量训练得到基准分类器；

介绍了几种常用的分类方法的分类原理。包括贝叶斯分类器、决策树和人工神经网络。

使用线*分类器进行分类，并用“留一法”统计结果，正常人和早期DR病例的分类错误率为21.35%。

采用最近邻法设计分类器，并以LIDC库中的结节数据作为样本集，使用留一法进行分类器训练。

通过引入可信度函数对单分类器效果进行评价，适时采用辅助分类器对较难分类的文档进行分类投票判决。

论文在人工免疫记忆分类器用于解决数据分类的基础上，提出将该分类器用于解决文本分类的方法。

单击左上方的+图标以添加一个新分类器。

最后利用加权欧氏距离分类器进行识别。

本文提出了一种基于最近邻线分类器的新的双端检测器。

任何分类器(类，组件等等)可能充当服务的消费者，也包括其他的服务。

事实上，分类器是一个更为一般的概念，它包括数据类型和接口。

一旦提取了该类之后，我就能通过同时重构函数分类器和质数检验器来使用它。

此外，文中给出了涉及多峰分布属*的视频语义分类器设计步骤。

你可能想在结构图上模仿这些分类器类型，在这个时候，使用正确的记号来表示，或者至少知道这些分类器类型是重要的。

依据简化算法实现了二分类故障分类器的参数优化，并应用于汽轮发电机组的蒸汽激励和轴瓦松动故障的分类器中。

二百零识别完成最后的分类，这个过程将前面提取出来的特征矢量用分类器进行分类，通过决策函数得到最后的分类结果。

与两种基于免疫原理的文本分类方法和传统的贝叶斯分类器进行了比较研究。

人工免疫网络记忆分类器和人工免疫识别系统是两种人工免疫分类方法。

为了获得高质量的分类器，一定要为分类法中应该识别的每个目录仔细地选择足够的训练样本。

根据特征进行文本向量化，再以支持向量机分类器区分文本类型，实现非法文本的过滤。

当设计多核支持向量机分类器时，主成分变换后的前四主成分和小波纹理组合的分类精度最高，是一种有效的分类方法。

模式识别分类器的设计，此为K均值法源码，经调试通过。

棒糖接口形状连接到绘图页上的非分类器形状且将不替换。

可用作自联想最邻分类器，并可存储任何模拟向量模式。

提出了一种基于K-L变换和最近邻分类器的虹膜识别方法。

模式识别分类器的设计，此为LMS法源码，经调试通过。

对两种阈值和偏置计算方法的*实验结果表明，在错分率降可接受的范围内，二者均使用较少的弱分类器便可获得高识别率的强分类器。

利用决策树算法对乳腺癌图像数据进行分类，实现了一个基于决策树算法的医学图像分类器，获得了分类的实验结果。

树扩展型朴素贝叶斯（TAN）分类器放松了朴素贝叶斯的属***假设，是对朴素贝叶斯分类器的有效改进。

最后，用子空间分类器和BP神经网络分类器构造了一个混联模型，用于手写英文字母和数字的识别。

为了显示属于软件包的分类器属于，从每个分类器画一条线到里面有加号的圆周，这些圆周粘附在软件包之上(图9)。

当子分类器均受训练样本分布影响较小，组合结果也具有较好的稳定*。

如果加权时把分错概率的大小考虑到加权因子中，会使实例的权值更利于建立一个分类精度高的分类器。

然后以支持向量机为分类器，检验候选特征基因子集对样本分类的贡献，选取错分率最低的候选特征基因子集为结肠癌特征基因子集。

不正确地绘制这些分类器，很有可能将使你的结构图读者感到混乱，以后的系统将不能适应需求。

为了解决该方法存在的训练数据集问题，本文改进了现有的贝叶斯分类算法，提出了利用未标记数据提高贝叶斯分类器*能的方法。

监督式分类器使用标签训练语料库来构建模型，预测基于特定要素输入的所输入的标签。

研究结果表明训练成功的BP网络可作为智能分类器对斜轴泵的常见故障进行识别和诊断。

另外，这些分类器非常智能化，可以通过不断的学习动态地创建和调优。

通过聚合匹配器，用一个轻量级有限状态自动报文分类器实现了对多种报文格式的自动识别和有效报文提取。

相反，行动的输入和输出*口的名称被上下文分类器（拥有该活动的类）的参数、变量或者结构特*进行标注。

根据用户的查询在网络中的上下文数据，将查询进行粗切分，并利用该网络数据作为训练语料训练复杂专名分类器。

试验表明，基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类器识别的虹膜识别系统识别率高，速度快。

在此基础上，研究了用球结构支持向量机作分类器，对滚动轴承内圈故障的劣化程度进行识别的理论和方法。

该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较，从而得到了一个特征差矩阵。

本论文的研究是先用支撑向量机做声韵母验*，并进一步利用声韵母分类器的输出，对关键词进行验*。

为克服微钙化点检测中假阳*高的缺点，本文构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器用于钙化点检测。