basedARCfusionmethodtothoroughlyexp

basedARCfusionmethodtothoroughlyexplorethecorre- lation among multiple modalities and classification models. After combining features from multiple modalities, each classification model is built on one feature cluster, which is generated from our previous work FCC-MMF. The correlation between medoid of a feature cluster and a semantic concept is introduced to identify the capability of a classification model. It is further applied with the logistic regression method to refine ARC fusion method proposed in our previous work for semantic concept detection. Several experiments are conducted to compare the proposed method with other related works and the proposed method has outperform other works with higher Mean Average Precision (MAP)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

basedARCfusionmethodtothoroughlyexplorethecorre-เครื่องดูดหลาย modalities และรุ่น classification หลังจากการรวมคุณลักษณะจาก modalities หลาย แต่ละรุ่น classification ถูกสร้างขึ้นบนคุณลักษณะหนึ่งคลัสเตอร์ สร้างจากงานก่อนหน้านี้ของ FCC MMF ความสัมพันธ์ระหว่าง medoid ของคลัสเตอร์คุณลักษณะและแนวคิดทางตรรกแนะนำเพื่อระบุความสามารถของแบบจำลอง classification มันจะใช้กับวิธีถดถอยโลจิสติกอีกวิธีฟิวชั่น refine ARC ที่นำเสนอในผลงานก่อนหน้านี้ของเราแนวคิดทางตรรกตรวจ ดำเนินการทดลองหลายวิธีการนำเสนอเปรียบเทียบกับงานอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง และวิธีการนำเสนอมีประสิทธิภาพยิ่งกว่างานอื่นด้วยสูงหมายถึงค่าเฉลี่ยความแม่นยำ (แผนที่)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

basedARCfusionmethodtothoroughlyexplorethecorre- lation หมู่รังสีหลายรุ่นไอออนบวกและจัดประเภท หลังจากที่รวมคุณลักษณะจากรังสีหลายแต่ละรุ่นไอออนจัดประเภทที่ถูกสร้างขึ้นในคลัสเตอร์คุณลักษณะหนึ่งซึ่งถูกสร้างขึ้นจากการทำงานของเราก่อนหน้า FCC-MMF ความสัมพันธ์ระหว่าง medoid ของกลุ่มบาร์และแนวคิดความหมายเป็นที่รู้จักในการระบุความสามารถของรูปแบบการจัดประเภทไอออนบวก มันถูกนำไปใช้ต่อไปด้วยวิธีการถดถอยโลจิสติกอีกครั้งสายตะวันออกเฉียงเหนือวิธีการฟิวชั่น ARC ที่นำเสนอในการทำงานก่อนหน้านี้สำหรับการตรวจสอบความหมายแนวคิด การทดลองหลายจะดำเนินการเพื่อเปรียบเทียบวิธีการที่นำเสนอมีผลงานอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องและวิธีการที่นำเสนอมีผลงานอื่น ๆ ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าค่าเฉลี่ยที่สูงขึ้นแม่นยำเฉลี่ย (MAP)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

多元评价方式among basedARCfusionmethodtothoroughlyexplorethecorre -阳离子和分类后fi雏鸡混合模型。多功能性，从每个分类模型是建立在一个fi阳离子集群的特征，这是从我们KEYSFCC-MMF场相关工作。medoid）之间一个集群的概念和特征，是semantic引进到identify一个分类的capabilityfi阳离子。这是进一步应用模型与logistic回归方法对电弧法是一fi融合在我们的工作和semantic proposed场进行检测。Several experiments概念是对的proposed compare与其他相关方法和表现方法的作品与其他作品有proposed高等平均平均精度（MAP）