1) feature vector extraction
征向量抽取
1.
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。
2) Pre-extracting Support Vector
预抽取支持向量
1.
First of all, Pre-extracting Support Vector was used to reduce not only the number of the training samples, but also the training time.
首先,预抽取支持向量以减少训练样本数量,大大缩减训练时间;然后,用缩减后的样本对改进后的分类支持向量机进行货币识别,改进后的支持向量机不仅把目标函数惩罚项模糊化,而且还对分类情况进行了加权补偿。
3) feature extraction
特征抽取
1.
Research about new methods of text feature extraction;
关于文本特征抽取新方法的研究
2.
New nonlinear feature extraction method for face recognition;
新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别
3.
the Analysis of Feature Extraction Technology Based on VSM;
基于向量空间模型的特征抽取技术分析
4) feature selection
特征抽取
1.
Hownet-based conceptual feature selection method;
基于知网的概念特征抽取方法
2.
This paper is a comparative study of feature selection methods in text categorization.
实验结果表明 ,在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法 (IG、MI和CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。
3.
In this paper a feature selection method based on HowNet is put forward,which changes word sense disambiguation into calculating the frequency of the words in relevance concept field and determines the meaning of the words from the viewpoint of the whole text.
本文将语义分析引入到文本聚类的任务中,提出了一种基于知网的特征抽取方法。
5) feature extracting
特征抽取
1.
They are bivalency and image compartmentalization,feature extracting and number recognition.
以摄像机、图像采集卡和计算机为重要技术手段，综合运用图像处理与模式识别技术，给出了一个飞机号码识别系统，该系统应用于空军某飞机场的自动加油系统，重点讨论飞机机号识别的 3个关键技术；二值化与图像分割，特征抽取以及号码识别 。
2.
At the sametime,the authors give algorithms of feature extracting ,Pattern-matching and classification.
对藏文基本字符用投影法：垂直、水平、两对角线四个方向五个子特征进行研究，并给出了特征抽取、模式匹配、字符分类的算法。
6) feature extract
特征抽取
1.
This paper presents the discussion on the principle of statistical feature extraction,and a method of statistical feature extraction using artificial neural network.
应用人工神经网络讨论了统计特征抽取的原理，提出了相应的抽取方法。
2.
Repetitive phrases identification is one of key technologies in feature extract of Web text,repetitive phrases identification technology can effectively solve difficult problem of information extract.
重复短语识别是网页文本的特征抽取过程中的关键性技术之一,通过重复短语的识别能够有效地解决网页文本内容特征抽取的难题。
补充资料：本征向量
本征向量
agen vector
本征向且I响，.州，叮;eo6eToe。。。‘.eoop] 域k上向量空间L的一个非零向量x，它被作用在L上的算子A映成一个与它成比例的向量，即 月艾一又x，又‘k.系数又ek称为A的一个本征值(eig泊value). 如果A是一个线性算子，则对应于一个本征值之的一切本征向量连同零向量所组成的集合乌是一个线性子空间.它称为A的对应于本征值义的本征空间(e必泊sPace)，并且与算子A一对的核ker(A一义I)(即被这个算子映成O的向量的集合)重合.如果L是一个拓扑向量空间而A是一个连续算子，则对于任意义来说，乌都是闭的一般来说，本征空间不一定是有限维的，然而如果A是全连续的(紧的)，则对任意非零的又来说，乌都是有限维的. 实际上，对于无限维空间的算子来说，存在本征向量的情形是相当少的，虽然某些在应用上是重要的特殊算子(例如，积分算子和微分算子)常有一大族本征向量. 本征向量和本征空间概念的推广是所谓根向.(找旧t狱tor)和根子空间的概念.在Hil比rt空间上的正规算子(特别是自伴算子或酉算子)的情形，每一个根向量都是一个本征向量，并且对应于不同的本征值的本征空间彼此正交，拼卜注】本征向量有时也称为特征向量(elll田cte由tic“tor)，夺琴不(聊e七巾即t)，夺琴甲攀(elgnfunc-由n)，或固有向量(proper卿tor);根向量在西方文献里也常称为主向量(pnnciPal姗tor).{A11和阵21是好的普通西文参考书. 在文献里存在广义本征向量(脚e耐i刘e，罗n戏tors)(或非正常本征函数)的各种多样的概念;例如，广义本征向量和本征函数展开(el今泊丘田ctionex-pa璐ion)见[A3】和阵周关于装备H训比时空间(巧留冈H口bertsp韶e)(re爪冲娜三元组(〔记」翻耐triple”的有关章节.
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