说明:双击或选中下面任意单词,将显示该词的音标、读音、翻译等;选中中文或多个词,将显示翻译。
您的位置:首页 -> 词典 -> Bayes分类器
1)  Bayes classifier
Bayes分类器
1.
EMD(empirical mode decomposition) and matching pursuit algorithm are used for face feature extraction,and the Bayes classifier is trained for classification.
该方法利用经验模式分解和匹配追踪算法来提取人脸特征,训练Bayes分类器来进行分类判决。
2.
The novelty of this paper comes from the integration of the Gabor transform of mean face,face feature analysis of the input image,and the Bayes classifier for frontal face detection.
该方法组合了Gabor小波变换、输入图像的Gabor特征分析和Bayes分类器来进行正面人脸检测。
3.
Base on the step of feature-extracting,this paper compares two methods of Bayes classifier and support vector machines(SVM) and presents an improved method of license plate character recognition by cascading classifier which combines the method of Bayes classifier with the method of support vector machines.
在特征提取的基础上,对采用Bayes分类器和支持向量机的车牌字符识别方案进行比较,提出在Bayes分类器的基础上,再利用支持向量机对Bayes分类器不易区分的车牌字符进行识别的二级串行分类器融合的改进方案,在一定程度上既克服了Bayes分类器对车牌字符识别率低的问题,又解决了支持向量机识别速度慢的问题,可滿足车牌字符识别实时性和高识别率的要求。
2)  Bayesian classifier
Bayes分类器
1.
An Approach of Learning Augmented Bayesian Classifier;
Augmented Bayes分类器的一种学习方法
2.
A text classification method was developed using a weighted adjustment measure to improve the vector space model (VSM) and the naive Bayesian classifier (NBC).
提出了一种利用权值调整思想对向量空间法 (VSM)和朴素 Bayes分类器 (NBC)进行改进的文本分类方法 ,并探讨了利用 EM算法进行无导师 Bayes分类的方法 ,设计和实现了一个中英文文本分类系统 CZW。
3)  Bayes classification
Bayes分类
1.
All kinds of application of statistic method to the remote sensing image were studied by means of Bayes classification method of kernel density estimation and BP classification method of neural network,while all these were compared with tra.
文章主要研究了各种统计分类方法在遥感图像分类中的应用,在此基础上运用核密度估计Bayes分类方法、BP神经网络分类法进行分类,并与传统的统计分类方法进行比较。
2.
The method of nonparametric kernel density estimation is applied to the Bayes classification of remote sensing images.
把非参数核密度估计方法引入到遥感图像贝叶斯(Bayes)分类问题中,对各类的分布密度函数进行非参数核密度估计,从而改进了Bayes分类方法。
4)  Bayes classification method
Bayes分类法
5)  Bayes classification rule
Bayes分类规则
1.
Based on probability statistics theory and Bayes classification rule,PNN model,network structure,algorithm and their characteristic are analyzed.
对基于概率统计思想和Bayes分类规则的概率神经网络模型、网络结构、算法及其特点进行了分析,并提出一种优化估计平滑因子的方法。
6)  Na?ve Bayesian categorization model
朴素Bayes分类模型
补充资料: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。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条