误分类造句

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结合实例说明了在聚类分析过程中，可以应用粗糙集方法有效地降低误分类率。
如果能够应用某种方法把容易造成误分类的样本划分出来，势必提高神经网络暂态稳定评估的可靠性。
考虑到其误分类错误率及受试者工作特征曲线下面积，该分类机的诊断效力有一定可比性。
从树状图很容易看出仅仅通过形态学指标对粘细菌进行分类已经不能满足需要，许多外界因素都会导致错误分类。
最后，我们运用最大熵原理建立进程调用序列的最大熵(分类)模型，运用模型预测系统调用和利用误分类率为检测指标，以达到更好地检测入侵目的。
依照降低误识率、提高实时处理能力以及误分类损失最小的原则，本文选用了多级分类的方式进行储粮昆虫分类。
由于暂态稳定评估问题输入空间的复杂性以及神经网络本身的局限性，神经网络的分类结果中不可避免地会存在误分类。
通过减少错误分类，加入肾外器官衰竭逐日变化和arf期间透析的提供，这些时间变化因素的加入增加了模型预测力。
不过这不是必须的；有些实用程序对任何错误条件都简单地返回1 ，若成功则返回0 ，而其它实用程序则将错误分类，并根据类别返回较小范围代码（比如1 、 2或3 ）中的一个。
后一种分类方法是将可变精度粗集模型与k - nn分类结合起来，从而可通过给定最大容忍的错误分类率来控制分类的准确度，使分类结果达到所期望的目的。并且给出了一些例子。
用误分类造句挺难的，這是一个万能造句的方法
为进一步提高诊断准确率,本文基于神经网络和证据理论,构建了基于决策层信息融合的故障诊断模型及其相应算法,目的在于降低神经网络的输入空间,提高其分类能力,降低诊断系统的误分类,诊断实例表明了这种方法的可行性和有效性。
在运动物体检测与提取中,阴影的存在会导致物体的错误分类或者使不同物体相互融合,为后续的高级处理带来错误的结果,导致不能够很好的跟踪物体以及对物体的行为进行理解和描述。