《表3 红色记号笔分类模型的识别准确率Tab.3 Classification accuracy of model built by Red maker pens》

《表3 红色记号笔分类模型的识别准确率Tab.3 Classification accuracy of model built by Red maker pens》   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《基于多分类模型的记号笔墨水红外光谱分析》


  1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

由表5可知，“NEW1”样本归在了A类，“NEW2”样本归在了C类，“NEW3”样本归在了E类，三种未知样本均实现100%准确的分类和归属，模型分类可靠准确。

图表编号XD0034397400    严禁用于非法目的
绘制时间2019.02.18
作者何欣龙、王继芬、张倩、唐敏力、何亚
绘制单位中国人民公安大学刑事科学技术学院、中国人民公安大学刑事科学技术学院、中国人民公安大学刑事科学技术学院、四川省攀枝花市公安局东区分局、中国人民公安大学刑事科学技术学院
更多格式高清、无水印（增值服务）

相关图表

  1. 《表3 不同分类方法的分类精度Tab.3 Accuracy of different classification methods》2018.10.01
  2. 《表3 不同核函数的SVM分类模型的准确率Tab.3 Accuracy of support vector machine model using different kernel functions》2019.02.25
  3. 《表3 标准化CPUEi与水深表温乘积关系模型的准确性分析Tab.3 Accuracy analysis of CPUEi and SSTD model》2019.01.01
  4. 《表3 PSO-PNN与其他算法的分类准确率及时间Tab.3 Classification accuracy and time of PSO-PNN and other algorithms》2019.01.25
  5. 《表3 7种模型的准确率对比Tab.3 Accuracy comparison of seven models》2019.01.10
  6. 《表3 不同模型在二分类任务中的情感分类准确率对比Tab.3 Accuracy comparison of different models in sentiment two-classification tasks》2019.01.10
  7. 《表2 黑色记号笔分类模型的识别准确率Tab.2 Classification accuracy of model built by black maker pens》2019.02.18
  8. 《表4 蓝色记号笔分类模型的识别准确率Tab.4 Classification accuracy of model built by Blue maker pens》2019.02.18
  9. 《表1 记号笔三种分类模型的识别准确率Tab.1 Classification accuracy of model built by maker pens》2019.02.18
  10. 《表3 公交通勤识别模型的准确率及预测通勤人数汇总表Tab.3 Accuracy of public traffic identification model and summary of predicted commuters》2019.01.25
  11. 《表4 各方案模型识别精度Tab.4 Classification accuracy of each model》2018.12.01
  12. 《表3 2种分类方法的分类精度比较Tab.3 Comparison of classification accuracy between the two methods》2018.12.01
  13. 《表3 不同滤波器参数的情感分类准确率Tab.3 Accuracy of image emotion classification using CNN with different parameters》2018.08.15
  14. 《表6 与流行网络模型的情感分类准确率Tab.6 Emotional classification accuracy of E-net and other popular models》2018.08.15
  15. 《表2 不同模型的分类准确率对比Table 2 Classification accuracy comparison results of different models》2018.03.30
  16. 《表3 不同规模随机森林的分类准确率Tab.3 Classification accuracy of different-sized random forest》2018.04.10
  17. 《表3 踝关节4种动作分类正确率Tab.3 Classification accuracy of four kinds of ankle movements》2018.04.30
  18. 《表3 不同特征提取方法的识别准确率Tab.3 Classification accuracy of different feature extraction methods》2018.10.01
  19. 《表2 各行为分类识别准确率Tab.2 Accuracy of different activities classification》2018.10.01
  20. 《表3 模型准确性的交叉验证结果Tab.3 Cross validation results of model accuracy》2018.02.05

随机翻阅

《表4 在FERET数据集上不同算法的准确性比》 《表6 多元Logistic回归分析结果》 《表3 合成氨装置停开车期间生产废水排放情况》 《表2 国际清算银行本地银行业统计年末未清偿数额（单位：10亿美元）》 《表1 中小企业运营管理税务风险清单》 《表3 按搬迁城市分类的搬迁机关数量及职员人数》 《表2 管段a的联系度：海底管道泄漏风险的MPSO-SPA评估模型》 《表2 我国主要地区水煤比》 《表3 早产儿NEC影响因素的Logistic回归分析》 《表1 存储容量与最大记录时间对照》