1) self-adaptive sample selection
自适应训练样本选取
2) Training sample selection
训练样本选取
3) Selection of training samples
训练样本选择
1.
This paper focuses on the establishment of a nonlinear mixing spectral model and its application to the vegetation classification using hyperspectral remote sensing, and discusses the application of vegetation classification methods of hyperspectral images, the selection of training samples and unmixing of mixed pixels.
从而对植被高光谱遥感分类形成一个初步认识，为后续混合像元分解研究做出一定的铺垫；针对植被高光谱遥感分类过程中作为参考光谱的训练样本选择问题，研究分析植被高光谱分类过程中常用的参考光谱的来源和训练样本的选择方法，提出两种新的参考光谱选择(纯化)方法，并结合具体的高光谱遥感数据验证方法的有效性；针对植被高光谱遥感分类中混合像元的分解问题，详细探讨混合像元的概念和几种常用的混合像元分解方法，提出一种新的用于混合像元分解的非线性混合光谱模型并给出几种相应的解算方法，然后结合具体的高光谱遥感图像数据对比分析原有的线性混合光谱模型和新的非线性混合光谱模型。
4) adaptive training scheme
自适应训练机制
1.
Iterative receivers for SFBC-OFDM systems with adaptive training scheme;
SFBC-OFDM系统中基于自适应训练机制的迭代接收机(英文)
5) Speaker adaptive training(SAT)
话者自适应训练
补充资料：自适
【诗文】：
紫陌奔驰不暂停，送迎终日在郊坰。年来鬓畔未垂白，
雨后江头且蹋青。浮蚁满杯难暂舍，贯珠一曲莫辞听。
春风只有九十日，可合花前半日醒。
【注释】：
【出处】：
全唐诗：卷676-39
紫陌奔驰不暂停，送迎终日在郊坰。年来鬓畔未垂白，
雨后江头且蹋青。浮蚁满杯难暂舍，贯珠一曲莫辞听。
春风只有九十日，可合花前半日醒。
【注释】：
【出处】：
全唐诗：卷676-39
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