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1)  classification matrix
分类矩阵
1.
Based on minimum distance and classification matrix,a dynamical clustering algorithm was used to successfully detect the cloud from MODIS satellite images.
利用多光谱阈值法进行云与下垫面的初始化分类,然后应用基于最小距离和分类矩阵的动态聚类算法,对MODIS云图实现云检测,并分离出积雨云、卷云、其他高云、中云、低云。
2.
Algorithm should build text expressing matrix and classification expressing matrix according to Chinese character features in text,and build classification matrix through using LLS(Linear Least Square)technique.
算法根据文本中汉字的特征建立文本表示矩阵和类别表示矩阵,并通过线性最小二乘算法形成分类矩阵
3.
from which we can get the optimal classification matrix directly without calculating the cluster center.
此法不需计算每类的聚类中心,而直接通过迭代求得最优分类矩阵,因此计算量比Fuzzy ISODATA方法要少。
2)  matrix classify
矩阵分类
1.
At the same time,matrix classify,the integration of matrix classify and criterion orientation,a.
区划时选择县级行政区为基本分析单元,并遵循“复杂性系统工程—简单化假设处理—合理化分析识别”的总体思路;采用矩阵分类、矩阵分类与标准定位相结合两种路径,基于不同路径的主体功能适宜性评价指标体系既有共性也有差异;区划方法采用综合集成法,包括修正的熵值法和主成分分析法、系统聚类法、矩阵判断、叠加分析和缓冲分析等;区划成果在一定程度上打破了县级行政区界限,但保持乡镇行政区的相对完整性。
3)  matrix classification
矩阵分类
1.
In this paper, the authors briefly sum up some works and r ecent developments on matrix classification and its applications over finite loc al rings.
简述了有限局部环R上矩阵分类及应用研究的一些工作及进展情况 ,指出了开展有限局部环上矩阵的分类及应用研究的背景、作用和意义 。
2.
The convergence analysis and Delphi were employed to determine the index weights and the mutually-exclusive matrix classification was applied to determine regionalization by land development suitability.
研究方法:运用收敛分析法和特尔菲测定法确定指标权重,采用互斥性矩阵分类法确定土地开发适宜性分区。
4)  classification confusion matrix
分类混淆矩阵
5)  fuzzy classified matrix
模糊分类矩阵
6)  multifactor classified matrix
多因素分类矩阵
1.
Synthetically considering the importance of the materials and the competition ability of the vendor,a multifactor classified matrix model can be built after combining the ABC classification and the complication of the supply market.
综合考虑企业物料重要程度和供应商竞争能力,将ABC分类法和供应市场复杂度结合在一起,可以建立多因素分类矩阵模型。
补充资料:茶叶的分类——按茶树品种不同来分类
茶叶的分类——按茶树品种不同来分类

  因为中国地大物博,茶树品种种类繁多。这里选择我国台湾省常见品种介绍:青心乌龙(软枝乌龙、小叶乌龙)、台茶27号(金萱)、台茶29号(翠玉)、铁观音、水仙、四季春等品种,在这里仅以台湾的茶树品种来分类。又因茶树为杂交之灌木植物,故其变化也很大。

  青心乌龙:属于小叶种,适合制造部分发酵的晚生种,由于本品种是一个极有历史并且被广泛种植的品种,因此有〔青心乌龙〕,〔种仔〕,〔种茶〕,〔软枝乌龙〕等别名。树型稍小,属于开张型,枝叶较密生,幼芽成紫色,叶片狭长椭圆形,叶肉稍厚柔软富弹性,叶色浓绿富光泽。本品种所制成的包种茶不但品质优良,且广受消费者喜好,故成为本省栽植面积最广的品种,可惜树势较弱,易患枯枝病且产量低。

  青心:属于小叶种,适制性极广的中生种茶树,常用的别名有〔青心〕。树型中等属于稍横张型,幼芽肥大而密生洱毛,呈紫红色,叶片为狭长略成披针型到长椭圆形,以正中央部位最阔,叶缘锯齿较锐利,叶色呈暗绿色,叶肉稍厚带硬。本品种因树势强,产量高且适制性广,因此种植面积经常居全省第一,其中以制造乌龙及俗称口风茶的台湾乌龙茶品质最高。但近年来的种植面积则居第二,主要分布于桃园,新竹,苗栗三县。

  台茶十二号:别名金萱,系统代号-2027,经过四十三年的选育后,才在民国七十年命名的新品种,由于所制造的包种茶具有独特的香味,因此广受消费者的喜好,加上其中早生,强健,高产且适合机采的特性,因此种植面积在稳定的增加中。台茶十二号树型较大,属于稍具直立性的横张型,芽密度高,幼芽大,绿中带紫,洱毛密度略少于青心乌龙,但制造时较不易脱落,故成茶上可看到明显的洱毛。叶片大型呈椭圆型,叶缘锯齿较疏,叶肉稍厚,浓绿且富光泽。由于树势强健,环境适应力强,高产,品质佳且广受消费者欢迎,因此全省各茶区均有种植。

  台茶十三号:别名翠玉,系统代号-2029,与台茶十二号同一时期选育所得。属于中早生适制包种茶的新品种,树型较大,芽色较紫,洱毛密度略低,叶片则较狭长,略大且厚,叶片两侧较上卷,叶缘锯齿较大且粗钝,叶色较绿且更具光泽。本品种较疏且不易机采,加上产量略低于台茶十二号,故初期种植不多,但由于滋味奇佳,并具强烈花香,因此日渐受到欢迎。

  硬枝红心:别名大广红心,是从福建引进的本省四大名种之一。属于早生种适合制造包种茶之品种,树型大且直立,枝叶稍疏,幼芽肥大且密生洱毛,呈紫红色,叶片形状与台茶十二号及台茶十三号接近,但锯齿较锐利,树势强健,产量中等。本品种大部分分布在台北县淡水茶区,目前以石门乡居多,所制成的条型或半球型包种茶,具有特殊香味,但因成茶色泽较差而售价较低,制造铁观音茶泽外观优异且滋味良好,品质与市场需求有直追铁观音种茶树所制造产品的趋势。

  大叶乌龙:本省四大名种之一。属于早生种,适合制造绿茶及包种茶品种,树型高大直立枝叶较疏,芽肥大洱毛多呈淡红色,叶片大型且呈椭圆形,叶色暗绿,叶肉厚树势强,但收成量中等。本品种目前则零星散布于台北县汐止,深坑,石门等地区,面积逐年减少中。

  铁观音:属于小叶种,晚生种适制铁观音茶,树型大枝条粗,但枝叶及芽密度很疏,幼芽稍带红色,叶型长椭圆至狭长型,平铺,叶缘起伏大,呈波浪状,锯齿大但不锐利,叶肉极厚且富有光泽,树势较弱且收成量少,本品种目前仅栽培于台北市文山区的木栅地区,是最佳的铁观音茶种。

  四季春:是由木栅地区茶农选出之茶种,属小叶型,极早生之包种茶品种,树型中大型且开张,枝叶及芽密生,幼芽呈淡红色,叶型较近纺锤型,两端较尖锐,叶色淡绿,具细且锐之锯齿,叶肉厚且具光泽,树势强,采摘期极长且收成量高。
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参考词条