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1)  transformation-based error-driven learning approach
基于转换的错误驱动方法
2)  transformation-based error-drive learning
基于转换的错误驱动学习方法
3)  Transformation-based Error Driven Learning
基于转换的错误驱动学习算法
4)  transformation-based error-driven learning
基于转换的错误驱动学习
1.
The paper presents a method of Chinese chunk recognition based on Support Vector Machines(SVM) and transformation-based error-driven learning.
本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。
2.
Chinese name identification based on Support Vector Machines(SVM) and is corrected by transformation-based error-driven learning.
利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的识别结果进行校正,转换规则较好地处理了语言现象中的特殊情况,进一步提高了SVM的识别结果。
5)  error-driven technique
基于CRFs的错误驱动
1.
Then,the error-driven technique is applied over CRFs chunking results for further modification.
该方法首先将11种类型的汉语组块进行分组,结合CRFs构建不同的组块识别模型来识别组块;之后利用基于CRFs的错误驱动技术自动对分组组块进行二次识别;最后依据各分组F值大小顺序处理类型冲突。
6)  fault-based testing
基于错误的测试方法
补充资料:基于UG生成表驱动的零件三维参数化模型的研究
阐述了基于UG生成表驱动标准件模型库的方法和步骤,并以一个实例对如何建立参数化模型、确凿设计变量、给模型分配设计变量以及设置和编辑电子表进行了详细的论述。实践证明,利用此方法可以方便快捷建立零件的三维参数化模型库,实现零件的系列化设计,能大大提高设计效率。


    在制造工业中经常遇到形状相似,但大小并不完全相同的零件,比如系列化的产品零件等。对于这些零件的二维设计,目前已经比较成熟。但随着CAD/CAM技术的发展,产品的设计与制造有了新的思路,即从三维到二维的设计步骤,也就是首先要建立三维模型,然后自动生成二维的工程图纸,或者利用三维零件模型直接生成数控代码,实现无图纸加工,节约时间和成本。因此零件三维参数化模型的建立,就显得尤为重要,它将使产品的结构设计的系列化成为可能,并极大地缩短了结构设计周期,减少了由于零件的尺寸变化带给工程师的工作量。
 
    1、  建立表驱动零件模型库的原理


    在产品的系列化设计过程中,为了加快产品设计过程,减少重复性的劳动,应建立结构形状相同仅尺寸不同零件的三维模型库,如螺钉、螺栓、螺母、垫圈、密封件、润滑件和轴承等一些标准件。UG虽然提供了许多二次开发工具(如UG/Open GRIP、UG/Open API、UG/Open),但利用二次开发工具需要设计人员技术比较高,一般设计人员很难完成[1],利用UG提供的表驱动技术同样可以创建标准零件、通用零件以及产品系列化设计的三维模型库。


    建立三维参数化模型以后,通过设置设计变量和将设计变量分配给模型,然后创建一个含有这些变量的外部电子表,将电子表链接到当前模型中,因为电子表中的变量被当前图形文件的零件尺寸所引用,这个表就可以用来改变当前图形文件中的零件的尺寸,所以用户可通过控制外部电子表对零件进行修改,因此可避免由于设计变化而不得不修改大量模型参数所带来的损失,并且用一个模型就可表达多个同类结构的零件。


    2、  建立基于表驱动的零件三维参数化模型


    2.1 分析零件特征
    为了高效地创建表驱动零件,在设计前必须对该零件进行仔细的分析,首先要从整体上形成关于这个零件建模的大概思路,明确设计零件需要创建哪些特征以及创建这些特征的次序;同时还需要注意所要创建的各种特征的内在联系及其各自的特点,最后明确该零件需要几个参数进行驱动。


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