1) broad classification
粗分类法
2) coarse classification
粗分类
1.
The coarse classification, characteristics pick-up, judgement and feedback are used in the machine to increase the recognition adaptability and accuracy.
通过粗分类、特征提取、判别与反馈校正,以提高汉字图像识别适应性和识别准确率。
2.
The method of Grey Level Co-occurrence Triangular Matrix(GLCTM) is introduced in flaw image coarse classification of gun bore,in order to solve the problem of lacking clustering and classifying features.
为解决炮膛疵病图像粗分类时缺少聚类和分类特征的问题,引入了灰度共生三角阵(Grey Level Co-occur-rence Triangular Matrix,GLCTM)的方法。
3.
An improved coarse classification scheme based on RBF (Radial Basis Function) neural network for Chinese character is presented in this paper.
粗分类是提高汉字识别速度的主要手段。
3) Rough classification
粗糙分类
4) rough sets classification
粗集分类
5) coarse sub-categories
大类粗分
6) rough set classification
粗糙集分类
补充资料：粗分
粗分
raw score
粗分(r aw score)测验中的许多标准分(如Z分，T分，标准9，标准10，百分位等)都是从粗分转换而来。粗分是受试者在测验项目中直接得到的分数。它是转化其他标准分的基础，但无解释意义。例如，韦氏测验中常识分测验的粗分是回答常识项目的直接分，是一个绝对值，它的意义只能表明它比该测验的最高分少了多少;而这种减少程度是在正常范围，还是低于正常或高于正常，都不得而知。只有经过转换成量表分后才有初步解释意义，因为可与同年龄同性别等的受试者进行比较，如果再换算成智商，意义更加明了。但要标准分解释正确，非有准确的粗分不可，故获得准确的粗分是测验的主要任务。 (龚雄先撰林传燕审)
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参考词条