粗分类造句
例句与造句
- 组合分类器的结构如下：第一级分类器采用最小距离法进行粗分类。
- 指出实用的计算机笔迹鉴别系统是人机结合的、机器粗分类和人工专家最终判决的系统。
- 本文针对篮球视频分析中的关键技术进行研究,主要包括镜头分割,镜头粗分类及记分牌检测和定位。
- 其次针对图像检索数据量庞大的特点，按照由简单到复杂的层次检索的思想，提出了对图像进行完全自动的粗分类算法。
- 本文尝试将基于可能集合的粗分类方法与模糊球面领域覆盖思想相结合，设计出一种两级分类器，实验表明这是一种效果较好的分类器。
- 用粗分类造句挺难的，這是一个万能造句的方法
- 汉字识别的分类算法包括对汉字进行粗分类和细分类，在不同的分类方法中各采用两种互补的特征抽取算法，并相应地在识别上采用不同的策略。
- 该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类；然后应用独立分量分析的方法提取代数特征，支持向量机进行细分类，最后给出分类结果。
- 2 .在镜头粗分类中,首先在每个镜头内等间隔地提取关键帧,随后得出主颜色序列,并对主颜色序列进行方差统计和聚类颜色比率的计算,最后依据比赛帧比率来进行镜头分类。
- 第一级分类器采用模板匹配法进行粗分类;第二级分类器由并行的模糊模式识别分类器组成,进行细分类;第三级分类器是综合分类器,它将第二级的输出作为输入,根据举手表决规则得到最后的输出结果。
- 本文首先对系统中汉字输入、预处理、粗分类、细分类和后处理五大模块进行了较详细的说明，特别是对神经网络分类器，不仅讨论了其原理、特征提取、 bp算法实现和网络结构及参数选择，还探讨了bp算法的缺陷问题并提出了改进方法。
- 语音辨识的方法与系统包含接收反映语音的资讯，决定接收资讯的至少一个粗分类，根据决定的粗分类将接收资讯分类，根据接收资讯的分类选择一个模型，并且使用选择的模型与接收资讯辨识语音。
- 因元数据的尺寸远远小于论文全文的尺寸，而粗分类后每类的论文数要远远小于全体论文数，故在分类类别数目较多且分类文本分布较为平均的情况下，可极大地缩短分类的时间。
- 在特征提取中,我们对基于方向块的特征提取方法进行了分析,在此基础上针对美元特点,对图像方向块的划分方式做了研究,并提出了基于几何距离的特征提取方法;在分类器设计中,我们采用了lvq网络对纸币进行学习与分类,并提出了一种具有两层结构的分类算法,第一层首先对输入的特征向量进行粗分类,选定与特征向量匹配距离最大的两类币种,进入第二层分类器;在第二层分类器中,我们通过研究进入该模块两类币种特征块的相关性,重新设计了特征向量,同时对分类器进行改进,最终实现对纸币的分类。
- 在此系统中，我们针对神经网络在小类别模式识别中的成功应用，先采用基于汉字粗外围特征的距离分类器作为粗分类，以将待识汉字集分成若干个小的汉字集合，然后用基于汉字弹性网格像素概率分布特征的bp神经网络分类器作为细分类，以实现汉字识别的目的。
- 实验证明，若只利用元数据，可以取得与传统的基于全文信息分类方法近似的分类精度；若基于领域知识所产生的分类法，先利用元数据进行粗分类，然后再进行全文分类，所得到的分类精度要高于已知最好算法。