Classification Identification(분류 식별)란 무엇입니까?
Classification Identification 분류 식별 - Finally, the ED-LBP histograms from different color spaces are usually cascaded into a united feature vector which is feed into SVM for classification identification. [1] Then, according to the determined scheduling function and RFID technology, the optimal allocation strategy is constructed to complete the feature extraction and classification identification of cigarette quality labels. [2] • This paper offers an integrated socio-technical typology of identification where, in addition to the known identification types (look-up-, recognition-, session- and classification identification), personalisation is added as a new identification type, meaning a relatively unique characterisation where one is individualized by being mapped in relation to multiple dimensions within a multidimensional space. [3] Applying this method to the classification identification of Dongba classic ancient books, the test results show that the accuracy of the AlexNet method is increased by 0. [4] This method is used to resolve the problem of classification identification, authentication, diagnostics, optimization and approximation. [5] With the rapid development of deep learning, the feature extraction and classification identification of solar radio spectrum images based on deep learning technology have been widely used. [6] The software control module consisted of four parts: real-time myoelectricity signal detection and segmentation, feature extraction, classification identification and control instruction. [7]마지막으로, 다른 색 공간의 ED-LBP 히스토그램은 일반적으로 분류 식별을 위해 SVM에 공급되는 통합된 특징 벡터로 계단식으로 배열됩니다. [1] 그런 다음 결정된 스케줄링 기능과 RFID 기술에 따라 최적의 할당 전략을 구성하여 담배 품질 라벨의 특징 추출 및 분류 식별을 완료합니다. [2] • 이 문서는 알려진 식별 유형(조회, 인식, 세션 및 분류 식별) 외에도 개인화가 새로운 식별 유형으로 추가되어 상대적으로 고유한 식별 유형을 제공하는 통합 사회-기술적 식별 유형을 제공합니다. 다차원 공간 내에서 여러 차원과 관련하여 매핑되어 개인화되는 특성화. [3] 이 방법을 동바고서의 분류식별에 적용한 결과 AlexNet 방법의 정확도가 0만큼 증가하는 것으로 나타났다. [4] 이 방법은 분류 식별, 인증, 진단, 최적화 및 근사화 문제를 해결하는 데 사용됩니다. [5] 딥 러닝의 급속한 발전으로 딥 러닝 기술을 기반으로 한 태양 전파 스펙트럼 이미지의 특징 추출 및 분류 식별이 널리 사용되었습니다. [6] 소프트웨어 제어 모듈은 실시간 근전기 신호 감지 및 분할, 특징 추출, 분류 식별 및 제어 명령의 네 부분으로 구성됩니다. [7]
classification identification method
Compared with traditional binary classification identification methods such as SVM, PLS-DA, Auto-encoding, and one class (OC) threshold identification algorithms such as SVM-OC, SIMCA, conformity test (CT), the proposed method has the best identification ability for unknown samples in modeling. [1] According to the time-invariant characteristic of distribution line parameters in a short period, a classification identification method based on phasor measurement (CIMPM) is proposed for distribution line parameter identification (DLPI) under the condition of insufficient PMU measurements. [2]SVM, PLS-DA, Auto-encoding과 같은 기존의 이진 분류 식별 방법과 SVM-OC, SIMCA, 적합성 테스트(CT)와 같은 OC(one class) 임계값 식별 알고리즘과 비교하여 제안된 방법은 최상의 식별 능력을 가지고 있습니다. 모델링에서 알 수 없는 샘플에 대해. [1] 짧은 기간의 배전선로 매개변수의 시불변 특성에 따라 PMU 측정이 불충분한 조건에서 배전선로 매개변수 식별(DLPI)을 위해 위상 측정(CIMPM)에 기반한 분류 식별 방법이 제안됩니다. [2]