1) Beisisu
贝斯素
1.
Identification for Beisisu of Artificial Cow-bezoar in Ankahuangmin Tablets by TLC;
氨咖黄敏片人工牛黄中的贝斯素薄层色谱鉴别
2.
METHODS:Beisisu,a characteristic chemical constituent in Niuhuang xiaoyanling capsule,was identified by two different TLC methods.
方法:采用2种TLC法鉴别牛黄消炎灵胶囊中人工牛黄特征成分贝斯素。
3.
Methods: TLC was used to quantitative identified Beisisu in artifical ox gallstone,using isooctane-toluene-n-butanol-glacial acetic acid-ethanol-water(144211) as developing solvent.
方法:采用薄层色谱法对人工牛黄中贝斯素进行定性鉴别,以异辛烷-甲苯-正丁醇-冰乙酸-乙醇-水(1:4:4:2:1:1)为展开剂。
2) Na(?)ve Bayes
朴素贝叶斯
1.
Research on Spam Filtering System Based on Na(?)ve Bayes Algorithm;
基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统研究
2.
The Research on Discretization Oriented to Na(?)ve Bayes Algorithm;
面向朴素贝叶斯算法的离散化方法研究
3.
This paper implements and take affect a kind of text classification system based on feature selection of improvement mutual information and supporting Na(?)ve Bayes,the algorithm of improved mutual information intensify the mutual information of negative, offset the deficiency of improved mutual information arithmetic and improve elasifieation precision.
文章提出并实现了一种改进互信息的特征提取和支持朴素贝叶斯的文本分类系统,改进的互信息算法加强了负值单词的互信息值,弥补了原来互信息预处理算法的不足,从而提高了分类精度。
3) Naive Bayes
朴素贝叶斯
1.
New multi-relational naive Bayesian classifier;
一种新的多关系朴素贝叶斯分类器
2.
The Application of Naive Bayes Classification Model in Instructing Students in Choosing Professional Elective Course;
朴素贝叶斯分类模型在指导学生选择专业选修课方向中的应用
3.
Naive Bayes Classification Based on Genetic Algorithms;
基于遗传算法的朴素贝叶斯分类
4) nave Bayes
朴素贝叶斯
1.
An Improving Text Categorization Method of Nave Bayes;
一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法
2.
Nave Bayes Approaches for Anomaly Detection;
利用朴素贝叶斯方法实现异常检测
3.
Improved Nave Bayesian spam filtering algorithm
改进的朴素贝叶斯垃圾邮件过滤算法
5) Naive Bayesian
朴素贝叶斯
1.
This paper proposes a vehicle classifying method based on the Naive Bayesian classifier theory.
提出一种基于朴素贝叶斯分类模型的车辆分类方法,采用车辆的实际特征数据长度和宽度作为训练样本,离线训练朴素贝叶斯分类模型,同时利于CCD摄像机采集道路车辆图像,提取车辆轮廓曲线外接矩形的长度和宽度作为测试样本,通过离线训练获得的分类器,对车辆类型进行识别。
2.
In this paper, we first introduced the vector space model (VSM) and the method of the feature vector extraction, Then deduced and analyzed the Naive Bayesian algorithm that on the supposition of "the characteristic to be mutually independent".
论文首先介绍了向量空间模型(VSM)方法以及特征向量抽取方法,推导和研究了引入“特征之间互相独立”假设的朴素贝叶斯分类算法。
3.
Naive Bayesian is an important one among many web document classification algorithms.
在众多的网页文本分类算法中,朴素贝叶斯方法因为具有简单、容易实现、工作效率高、非常适合在线处理等优点而被广泛应用,但是其分类正确率有待提高。
6) na?ve bayes
朴素贝叶斯
1.
An user knowledge based na?ve bayes classifier was proposed in order to conquer the problem that most of the E-mail is unstructured and need user s decoding.
在垃圾邮件分类和朴素贝叶斯算法研究的基础上,提出了基于用户知识的贝叶斯分类算法。
补充资料：阿斯特丽德·昆贝尔努斯
国 别: 德国
中文名称: 阿斯特丽德·昆贝尔努斯
外文名称: astrid kumbernuss
简 历:
又译：库博努斯、昆伯努斯。女。德国田径运动员。
１９７０年出生于德国东部的新勃兰登堡市。
１９９０年获得欧洲锦标赛女子铅球冠军。
１９９４年，获得欧洲田径锦标赛女子铅球冠军。
１９９５年８月，在瑞典哥德堡举行的第５届世界田径锦标赛中，以２１米２２的成绩获得女子铅球冠军。
１９９５年９月，在世界田径大奖赛总决赛中，以２０米２０的成绩获得女子铅球冠军。
１９９６年８月２日，在美国亚特兰大举行的第２６届奥运会上，以２０米５６的成绩获得女子铅球冠军。
１９９７年８月５日，在希腊雅典举行的第６届世界田径锦标赛上，以２０米７１的成绩获得女子铅球冠军。
１９９７年获国际田径大奖赛女子总冠军。
１９９９年６月１６日，在希腊雅典举行的国际田径大奖赛上，以１９米２６的成绩获得女子铅球冠军。
１９９９年８月２５日，在西班牙塞维利亚举行的第７届世界田径锦标赛上，以１９米８５的成绩获得女子铅球冠军。
１９９７年１１月，她被欧洲田联评为欧洲最佳女子运动员。
１９９７年１２月，她被德国记者评为该年度德国最佳女子运动员。
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