用分類器造句子，“分類器”造句

NNL分類器具有低運算量和優良的*能。

基礎本體中的任何類都可以用作分類器；可以使用同一分類器來對多個實體進行分類，並且一個實體可以與多個分類器關聯。

實驗結果表明決策樹分類器確實是一種有效的分類技術。

分類器的訓練分為兩步，首先使用場景無關的特徵量訓練得到基準分類器；

採用最近鄰法設計分類器，並以LIDC庫中的結節數據作為樣本集，使用留一法進行分類器訓練。

單擊左上方的+圖標以添加一個新分類器。

任何分類器(類，組件等等)可能充當服務的消費者，也包括其他的服務。

此外，文中給出了涉及多峯分佈屬*的視頻語義分類器設計步驟。

二百零識別完成最後的分類，這個過程將前面提取出來的特徵向量用分類器進行分類，通過決策函數得到最後的分類結果。

為了獲得高質量的分類器，一定要為分類法中應該識別的每個目錄仔細地選擇足夠的訓練樣本。

模式識別分類器的設計，此為K均值法源碼，經調試通過。

提出了一種基於K-L變換和最近鄰分類器的虹膜識別方法。

利用決策樹算法對乳腺癌圖像數據進行分類，實現了一個基於決策樹算法的醫學圖像分類器，獲得了分類的實驗結果。

為了顯示屬於軟件包的分類器屬於，從每個分類器畫一條線到裏面有加號的圓周，這些圓周粘附在軟件包之上(圖9)。

然後以支持向量機為分類器，檢驗候選特徵基因子集對樣本分類的貢獻，選取錯分率最低的候選特徵基因子集為結腸癌特徵基因子集。

監督式分類器使用標籤訓練語料庫來構建模型，預測基於特定要素輸入的所輸入的標籤。

通過聚合匹配器，用一個輕量級有限狀態自動報文分類器實現了對多種報文格式的自動識別和有效報文提取。

試驗表明，基於極值加權平均分數維特徵提取和支持向量機分類器識別的虹膜識別系統識別率高，速度快。

本論文的研究是先用支撐向量機做聲韻母驗*，並進一步利用聲韻母分類器的輸出，對關鍵詞進行驗*。

實驗結果表明，該分類器誤分類率低、魯棒*強。

此分類器可以對關於杜威十進制的分類法（DDC）和國會圖書館分類法（LCC）的文本進行分類。

該方法將高維分類器空間壓縮至低維分類器空間，並在該空間內學習集成器。

對svm分類算法進行不斷改進，建立了多故障智能分類器。

通過引入可信度函數對單分類器效果進行評價，適時採用輔助分類器對較難分類的文檔進行分類投票判決。

本文提出了一種基於最近鄰線分類器的新的雙端檢測器。

你可能想在結構圖上模仿這些分類器類型，在這個時候，使用正確的記號來表示，或者至少知道這些分類器類型是重要的。

人工免疫網絡記憶分類器和人工免疫識別系統是兩種人工免疫分類方法。

棒糖接口形狀連接到繪圖頁上的非分類器形狀且將不替換。

對兩種閾值和偏置計算方法的*實驗結果表明，在錯分率降可接受的範圍內，二者均使用較少的弱分類器便可獲得高識別率的強分類器。

當子分類器均受訓練樣本分佈影響較小，組合結果也具有較好的穩定*。

為了解決該方法存在的訓練數據集問題，本文改進了現有的貝葉斯分類算法，提出了利用未標記數據提高貝葉斯分類器*能的方法。

相反，行動的輸入和輸出*口的名稱被上下文分類器（擁有該活動的類）的參數、變量或者結構特*進行標註。

該分類器首先把待識別目標的組合特徵與訓練模板中的組合特徵樣本一一進行比較，從而得到了一個特徵差矩陣。

分類器網路正成為機器視覺系統的基礎。

分類器對像素分類的低錯分率為信任域算法提供了更好的基礎。

介紹了幾種常用的分類方法的分類原理。包括貝葉斯分類器、決策樹和人工神經網絡。

最後利用加權歐氏距離分類器進行識別。

依據簡化算法實現了二分類故障分類器的參數優化，並應用於汽輪發電機組的蒸汽激勵和軸瓦松動故障的分類器中。

當設計多核支持向量機分類器時，主成分變換後的前四主成分和小波紋理組合的分類精度最高，是一種有效的分類方法。

樹擴展型樸素貝葉斯（TAN）分類器放鬆了樸素貝葉斯的屬***假設，是對樸素貝葉斯分類器的有效改進。

不正確地繪製這些分類器，很有可能將使你的結構圖讀者感到混亂，以後的系統將不能適應需求。

根據用户的查詢在網絡中的上下文數據，將查詢進行粗切分，並利用該網絡數據作為訓練語料訓練複雜專名分類器。

本文構造了一個組合分類器系統，該系統由三級分類器組成，即模板匹配分類器，模糊模式識別分類器和舉手表決分類器。

提出了一種基於類內類間離散度的最小距離分類器設計方法。

論文在人工免疫記憶分類器用於解決數據分類的基礎上，提出將該分類器用於解決文本分類的方法。

與兩種基於免疫原理的文本分類方法和傳統的貝葉斯分類器進行了比較研究。

模式識別分類器的設計，此為LMS法源碼，經調試通過。

研究結果表明訓練成功的BP網絡可作為智能分類器對斜軸泵的常見故障進行識別和診斷。

為克服微鈣化點檢測中假陽*高的缺點，本文構造了一種帶拒識能力的雙層支持向量模型分類器用於鈣化點檢測。

通過對經典最近鄰分類器的線*加權，達到更有效地分類識別。

一旦提取了該類之後，我就能通過同時重構函數分類器和質數檢驗器來使用它。

最後，用子空間分類器和BP神經網絡分類器構造了一個混聯模型，用於手寫英文字母和數字的識別。

在此基礎上，研究了用球結構支持向量機作分類器，對滾動軸承內圈故障的劣化程度進行識別的理論和方法。

使用線*分類器進行分類，並用“留一法”統計結果，正常人和早期DR病例的分類錯誤率為21.35%。

可用作自聯想最鄰分類器，並可存儲任何模擬向量模式。

然後由基於數字規範化模板特徵的分類器對前一級分類器的拒識樣本分類。

根據特徵進行文本向量化，再以支持向量機分類器區分文本類型，實現非法文本的過濾。

為了減少表現差的個體分類器對集成器分類*能的影響，提高集成器分類效果及穩定*，提出了基於信息增益的分類器選擇方法。

另外，這些分類器非常智能化，可以通過不斷的學習動態地創建和調優。

事實上，分類器是一個更為一般的概念，它包括數據類型和接口。

如果加權時把分錯概率的大小考慮到加權因子中，會使實例的權值更利於建立一個分類精度高的分類器。