unsupervised classification中文是什么意思

• 非监督分类
• 无监督的分类
• 无监督分类法

• "classification"中文翻译    n. 1.选别；分等，分级；分选。 2.【动、植】分类( ...
• "unsupervised image classification" 中文翻译 :    未被监视的图象分类
• "unsupervised" 中文翻译 :    无监督的; 无人监督的
• "unsupervised classifier" 中文翻译 :    非监督分类器
• "unsupervised learing" 中文翻译 :    非监督学习
• "unsupervised learning" 中文翻译 :    非监控式学习; 无监督学习
• "classification" 中文翻译 :    n. 1.选别；分等，分级；分选。 2.【动、植】分类(法)。 〔分类级别为： phylum 【动物；动物学】及 division 【植物；植物学】门，class 纲，order 目，family 科，genus 属，species 种，variety 品种〕。 3.类别；等级；(文件的)保密级。 a classification yard (车站的)调车场。
• "a broad classification" 中文翻译 :    粗略的分类
• "abbott classification" 中文翻译 :    阿波特分类法
• "abc classification" 中文翻译 :    abc分类法; abc分类管理; 分类管理
• "account classification" 中文翻译 :    会计科目表; 帐户分类; 帐目分类，会计科目分类
• "accounting classification" 中文翻译 :    会计分类; 会计科目分类
• "activity classification" 中文翻译 :    操作分类; 业务活动分类; 作业分类，业务分类
• "administrative classification" 中文翻译 :    行政管理类别
• "agency classification" 中文翻译 :    按部门分类
• "agricultural classification" 中文翻译 :    农艺分类
• "agroclimatic classification" 中文翻译 :    农业气候分型
• "air classification" 中文翻译 :    风选; 空气分级; 空气分类; 空气风力分级; 空气风力分离; 气力分选; 气流分级
• "airflow classification" 中文翻译 :    分流式分选
• "airmass classification" 中文翻译 :    气团分级; 气团分类
• "algorithm classification" 中文翻译 :    算法分类
• "alphabetical classification" 中文翻译 :    字母分类法
• "angle classification" 中文翻译 :    安格莱分类法; 安氏分类法
• "angles classification" 中文翻译 :    安格尔氏分类法
• "ao classification" 中文翻译 :    分型

• Besides , we study an unsupervised classification method based on polar decomposition
  我们接着研究了基于极化分解的非监督分类方法。
• In this dissertation , we study an unsupervised classification method based on fuzzy set theory
  我们首先研究了基于模糊集理论的非监督分类方法。
• This method is a combination of the usage of polarimetric information of polsar data and the unsupervised classification method based on fuzzy set theory
  该方法是原始sar数据极化信息的利用和基于模糊集理论的非监督分类方法的结合。
• The experimental results show that these two classification methods of multi - sources information fusion can result in better accuracy than that of conventional unsupervised classification method
  实验结果表明基于bdset和fdset融合的分类方法比传统的非监督分类方法具有更好的分类效果，有效地提高了分类的精度。
• In the end , multispectral image fusion algorithms based on principal component analysis and clustering algorithms are introduced . multispectral image fusion based on unsupervised classification is realized
  最后，还介绍了基于主成分分析( pca )的多光谱图象融合方法以及非监督分类的方法，并实现了基于非监督分类的多光谱图象融合算法。
• 2 ) to increase the difference , the non - linear transform function is used . the each pixel is computed by the average of a window ' s energy , which is gabor wavelets energy and the input feature vector of unsupervised classification
  2 )对滤波后图像进行非线性处理，以加大不同类之间特征的差异，给出了计算图像gabor小波能量特征的计算方法，该能量特征作为无监督分类器的输入向量。
• Based on unsupervised classification , improve the original kononen neural network ( knn ) by modifying learning rate and kernel function . and developed two fusion rules based on the magnitude of providing recognition information of each information sources
  1 )改进基本的kohonen神经网络( knn )学习率和核函数，并针对每个信息源对最终识别贡献的大小，提出加权与不加权两种融合规则。
• A series methods of data combination analyzing are selected to form the operating method system for crop discrimination . combining gis , gps , and other data from field work with rs data can determine interpretation features and set off working regions , combining rs data can enhance spatial features in order to do unsupervised classification efficiently , union of gis data enable us to join maps and extract features , to analyze crop structure , crop calendar , cultivating system
  本项研究筛选出了构成运行化作物遥感识别技术体系的一系列数据复合分析方法，包括gps 、 gis数据以及其它田间作业信息与rs数据之间的复合，确立解译标志和划分作业区； rs数据之间的复合，进行图像增强，改善非监督分类效果； gis数据之间的复合，分析作业区作物结构、物候和耕作制度现状，地图拼接、特征提取等。
• In this paper , theories about wavelet analysis and image fusion are reviewed and remote - sensing image fusion is realized using wavelet analysis and unsupervised classification . first , wavelet transform theories are systematically reviewed and summarized from the point of view of signal and information processing
  本文首先从小波理论在信号与信息处理学科领域中的应用角度对小波理论进行了系统的总结和介绍，分别利用mallat算法和trous算法实现了图象的正交小波变换和冗余小波变换。