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1) Training sample selection
训练样本选取
2) self-adaptive sample selection
自适应训练样本选取
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) training sample
训练样本
1.
With the Kohonen network clustering in neural network employed, the degree of relationship of the universal joint axle of the rolling mill was input to Kohonen network as the training sample, studied and clustered by the network to generate different clustering centers according to the different depth and different degree of relationship among the cracks.
利用神经网络中的Kohonen网络聚类的特点 ,把轧钢机万向接轴裂纹故障不同的关联度作为Kohonen网络的训练样本输入到Kohonen网络 ,并由网络进行学习和聚类 。
2.
Exact agricultural crops identification and planting area measure depend on not only classifiers but also training samples imported into classifiers.
准确的遥感农作物类型识别和种植面积统计,不仅仅取决于不同分类方法的选择,同时还要看输入分类器用以学习的训练样本数据,训练样本对分类精度的影响比分类技术本身对测量精度的影响还要大。
3.
Typical fault characteristics are selected as training samples and GA is used to optimize the structure and original weight distribution of BP networks.
提出了一种用故障的典型特征作为训练样本、遗传算法与BP网络相结合的模拟电路故障诊断新方法。
5) training samples
训练样本
1.
Studies on the purification of training samples in supervised classification by mode filtering;
利用众数滤波对监督分类训练样本纯化的研究
2.
A purified algorithm for training samples based on local automatic searching and spectral matching technique is presented.
提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的监督分类训练样本的纯化方法。
3.
In this paper, using orthogonal experiment method, taking three layers feed forward neural network as a example, problem of choosing training samples, weights and bias, training parameter of neural network is analyzed and studied.
运用正交试验法,以三层前向型神经网络为例,对神经网络的训练样本、权值和阀值、训练参数的选择进行分析和研究。
6) Sample training
样本训练
1.
In this paper, relevant parameters influencing sample training precision are explored when the mixtures of experts networks is applied to boiler fault diagnosis,and the relationahip between the square sum of studying error and some parameters,such as rule numbers、studying rate、cycle numbers、weighted exponent,are presented.
探讨了将混合专家网络应用于锅炉故障诊断时,影响样本训练精度的有关参数,得出了规则数、学习率、循环次数、加权指数等参数与样本训练学习误差平方和之间的关
2.
The statistical learning theory based on sample training was applied to analyze the difference and relativity of images figures,and then the common figures and distinct figures of each sort image were catched to form the identification and classification model.
利用基于样本训练的统计学习原理,在分析各类图像样本特征上的差异和相关性的基础上,提取图像共同特征和显著特征参数集合,并加入人为启发式思想,结合先验知识的指导和计算机特征分析结果来制订特征提取规则,应用Dempster-Shafer(DS)理论的思想融合提取的多个特征,形成启发式分类模型。
补充资料：Pro/E选取操作
Pro/E选取操作 可以使用各种操作选取项目（几何和基准）。下表列出了主要的选取操作： 操作
说明 单击
选取单个的项目以添加到选项集或工具收集器中。 双击
激活“编辑”模式使您能够更改所选项目的尺寸值或属性。 注意：有关特征工具内的操作，请参阅工具的文档。 按 CTRL 键并单击（按住 CTRL 键同时单击）
选取要包括在同一选项集或工具收集器中的其它项目。 清除所选项目并从选项集或工具收集器中删除它。 按 CTRL 键并双击（按住 CTRL 键同时双击）
将双击和按 CTRL 键并单击组合为一个操作。 注意：有关特征工具内的操作，请参阅工具的文档。 按 SHIFT 键并单击（按住 SHIFT 键同时单击）
选取边和曲线后，激活链构建模式。 选取实体曲面或面组后，激活曲面集构建模式。 右键单击
激活快捷菜单。 按 SHIFT 键并右键单击（按住 SHIFT 键同时右键单击）
根据所选的锚点查询可用的链。
------------------------------------------------- Pro/E野火版中的控制柄 控制柄是用于在图形窗口中处理数据的图形对象。也可将控制柄捕捉至现有的几何参照，或用户定义的栅格增量。对几何的更改可动态显示在图形窗口中。 可以沿 2D 或 3D 轨迹拖动控制柄。 复制控制柄
在“倒圆角”、“拔模”、“延伸”、“偏移曲线”、“基准点”特征创建和“基准点偏移坐标系”工具中，通过复制控制柄可以增强操作几何的能力。通过复制控制柄，可将特征类型从恒定变为可变或者添加另一个半径或点。 通过移动拖动器并按下 SHIFT 键或 CTRL 键，可以更改控制柄行为。 SHIFT 键 - 激活“捕捉”机制（如可用）。 CTRL 键 - 激活“复制”机制（如可用）。
----------------------------------------------------- Pro/E中的拖放操作 Pro/ENGINEER 允许将文件从浏览器、其它 Pro/ENGINEER 进程和 Windchill 解决方案移动到图形窗口和模型树。当文件拖动到可接受的目标时，指针发生变化，表示该对象可放置在此处。 也可从浏览器和 Pro/ENGINEER 导航器拖动链接，放到嵌入式的 Web 浏览器中。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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