1) supervised fuzzy clustering
有监督模糊聚类
2) supervised classification
有监分类
1.
The procedure of information extraction is from simple to complex: firstly, forest area boundary was extracted based on the spectral knowledge;secondly, supervised classifications were performed within the forest area and non-forest area respectively.
为了提高陆地卫星TM数据在山区林地的分类精度,利用4个季节的帽儿山TM数据进行植被分类,并辅助以物候特征和地面GIS专题信息 采用由简单到复杂的信息提取过程,先利用基于光谱知识的林地提取模型提取林地边界,再用有监分类方法分别进行林地和非林地内部类型信息的提取,生成多季相综合分类图 分类精度比单时相提高了19 6
3) supervised
有监督
1.
Induction and application of supervised association artificial neural network optimization algorithms;
有监督联想型人工神经网络优化算法的归纳与应用
2.
Fast supervised texture detection algorithm;
一种有监督的快速纹理检测方法
4) supervised learning
有监督学习
1.
A Method of Choosing Web Services based on Supervised Learning Principle;
一种基于有监督学习原理的Web服务选择方法
2.
By using optimal cluster algorithm in combination with supervised learning of training system, functional approximation efficiency is improved.
本文依据可加性模糊系统理论 ,提出了一种新的预测方法 ,利用聚类方法与有监督学习相结合的训练方法 ,提高了系统的函数逼近能力。
5) Supervised classification
有监督分类
1.
This paper is from the angle of pattern recognition,have expounded Fuzzy to synthesize judge is a kind of important teaching method that realization has supervised classification in pattern recognition,it is also the effective means that application manages in college teacher teaching quality ration.
从模式识别角度,阐明了Fuzzy综合评判是模式识别中实现有监督分类的一种重要教学方法,亦是应用于高校教师教学质量定量管理的有效手段。
6) supervised Laplacianfaces
有监督的Laplacianfaces
1.
Aimed at this problem,this paper proposed a method based on supervised Laplacianfaces(SLAP)and local binary patterns(LBP).
针对此问题提出了基于有监督的Laplacianfaces(SLAP)和局部二元模式(LBP)的方法,简称LSLAP。
参考词条
有监督的扩展ART
国有监理公司
国有监理企业
有监督特征选择
有监督机器学习
有监督纹理分类
有监督特征提取
有监督模式识别
有监督推断过程
有监督局部线性嵌入
有监督单神经元控制器
遥感影像有监督分类
有监督近邻保持嵌入(SNPE)
有监督梯度下降法
有监督的局部线性嵌入
Exentrace
面子原则
补充资料:动态模糊聚类法
分子式:
CAS号:
性质:又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心,其指标能反映该类的特征,将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心,其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异,如差异大于某一阈值,说明分类不合理,需修改分类,即以新的聚类中心代替旧的聚类中心,直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值,认为分类合理,从而终止分类过程。
CAS号:
性质:又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心,其指标能反映该类的特征,将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心,其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异,如差异大于某一阈值,说明分类不合理,需修改分类,即以新的聚类中心代替旧的聚类中心,直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值,认为分类合理,从而终止分类过程。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。