1) automatic vehicle classification
车型自动分类
1.
Study on Automatic Vehicle Classification Based on Their Outline Geometrical Characters;
基于车辆外形几何特征的车型自动分类器的研究
2.
The results show that it is feasible to realize the automatic vehicle classification by the features of radiated noise extracted by the AR model,and the correctness rate of the classification is higher than 80%.
本文对道路现场采集到的两种车型共计74个信号进行分析,实验结果表明:通过AR参数模型提取车辆车外噪声特征实现车型自动分类是可行的,其分类的正确率达80%以上。
3.
This paper discusses about the principles as well as the advantages and disadvantages of several existing automatic vehicle classification systems, and put forward a scheme of the automatic vehicle classification system based on infrared detecting technique and pressure sensor.
本文分析和讨论了车型自动分类技术的现状及各种车型自动分类技术的原理及其优缺点,提出了一种基于红外检测和压力传感器相结合的车型自动分类的方案设计。
3) Automatic Vehicle Classification AVC
自动车辆分类
4) vehicle classification
车型分类
1.
Multi-branch BP Neural Network and Its Application in Vehicle Classification;
多分支BP网络模型及其在车型分类中的应用
2.
Research on Clonal Selection Algorithm in the Application of Vehicle Classification;
克隆选择算法在车型分类中的应用研究
3.
Research on Dynamic Loads Measurement and Vehicle Classification on Highway
公路车辆动态荷载测量及车型分类技术的研究
5) auto-classification
自动分类
1.
The application of XRF auto-classification analysis technology in environmental assessment of mineral resources;
X射线荧光自动分类分析技术在矿产资源环境评价中的应用
2.
Auto-classification Based on Genetic Algorithm and Cluster Analysis and Orthogonal Wavelet Transform Feature;
基于遗传聚类算法和小波变换特征的自动分类
6) automatic classification
自动分类
1.
Research on spectral characteristics of aster image in black soil area of Songliao Plain and their automatic classification;
松辽平原黑土区Aster数据光谱特征及自动分类研究
2.
Treatment and automatic classification of for nationalities information;
信息处理及文献自动分类的探讨
3.
Study on document representation and its improved measures for automatic classification;
自动分类中的文档表示及其改善方法研究
补充资料：自动分类
用计算机系统代替人工对文献等对象进行分类。一般包含自动聚类与自动归类。
自动聚类由计算机系统按照被考察对象的内部或外部特征,根据一定的要求(如类别的数量限制，同类对象的亲近程度等等),将相近、相似或相同特征的对象聚合在一起的过程。目前常用的自动聚类方法有：关联词法、文献--文献相似矩阵法、聚丛法和因子分析法等。自动归类是指计算机系统按照一定的分类标准或分类参考，将被考察对象划归到不同类目的过程。目前常用的自动归类方法有语义分析法、语法分析法和统计法等。
在文献的手工分类过程中，人们往往根据文献的主题内容,以公认的科学分类体系(如《杜威十进分类法》、《国际十进分类法》、《中国图书资料分类法》等),来决定每篇文献的分类号。可以说，文献的分类过程，就是人们根据一定的分类标准给文献以分类号的过程。文献分类的目的是为了便于人们按文献的内在特征，即所属类别进行查找。自动分类与手工分类相比，其类目体系的决定更科学、更灵活，文献的定类更整齐划一。同时，由于劳力的限制,人工分类往往不细、不全(大多一篇文献划归一类)，而自动分类则可克服这些缺点,并有很大的潜力。特别是自动聚类与自动分类的结合，将使自动分类体系具有新陈代谢的生命特征，并将为高效的聚类检索奠定基础。
文献的自动分类研究始于20世纪60年代初，最早是由R.M.尼达姆等人进行的。从马罗的第一个自动分类模型发展至今，无论在理论研究上还是实际运用上均取得相当的进展。由于种种原因，特别是中文计算机处理能力的限制，在中国关于自动分类的研究还刚刚开始不久。
由于计算机自动分析主题等研究还没有取得实质性的进展，所以，现在自动分类大部分都建立在题中或文摘中关键词的基础上，它的缺点是不能准确地按文献主题分类。但据有关资料表明，专家的偏爱也常使其分类的质量与普通标引员的分类质量相差无几，而自动分类现有的水平与之也差不多，然而其速度与规定性则是手工分类无法比拟的。因此，它正在受到人们越来越大的重视，成为情报检索中一个重要的研究与发展方向。特别是它与聚类检索的结合，将使其有更强的生命力。
自动聚类由计算机系统按照被考察对象的内部或外部特征,根据一定的要求(如类别的数量限制，同类对象的亲近程度等等),将相近、相似或相同特征的对象聚合在一起的过程。目前常用的自动聚类方法有：关联词法、文献--文献相似矩阵法、聚丛法和因子分析法等。自动归类是指计算机系统按照一定的分类标准或分类参考，将被考察对象划归到不同类目的过程。目前常用的自动归类方法有语义分析法、语法分析法和统计法等。
在文献的手工分类过程中，人们往往根据文献的主题内容,以公认的科学分类体系(如《杜威十进分类法》、《国际十进分类法》、《中国图书资料分类法》等),来决定每篇文献的分类号。可以说，文献的分类过程，就是人们根据一定的分类标准给文献以分类号的过程。文献分类的目的是为了便于人们按文献的内在特征，即所属类别进行查找。自动分类与手工分类相比，其类目体系的决定更科学、更灵活，文献的定类更整齐划一。同时，由于劳力的限制,人工分类往往不细、不全(大多一篇文献划归一类)，而自动分类则可克服这些缺点,并有很大的潜力。特别是自动聚类与自动分类的结合，将使自动分类体系具有新陈代谢的生命特征，并将为高效的聚类检索奠定基础。
文献的自动分类研究始于20世纪60年代初，最早是由R.M.尼达姆等人进行的。从马罗的第一个自动分类模型发展至今，无论在理论研究上还是实际运用上均取得相当的进展。由于种种原因，特别是中文计算机处理能力的限制，在中国关于自动分类的研究还刚刚开始不久。
由于计算机自动分析主题等研究还没有取得实质性的进展，所以，现在自动分类大部分都建立在题中或文摘中关键词的基础上，它的缺点是不能准确地按文献主题分类。但据有关资料表明，专家的偏爱也常使其分类的质量与普通标引员的分类质量相差无几，而自动分类现有的水平与之也差不多，然而其速度与规定性则是手工分类无法比拟的。因此，它正在受到人们越来越大的重视，成为情报检索中一个重要的研究与发展方向。特别是它与聚类检索的结合，将使其有更强的生命力。
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