使用平均周期进行指纹分类

机译：使用IC指纹和支持向量机分类器对fMRI独立组件进行分类。

机译：使用高通量〜1H NMR指纹图谱对橄榄油进行分类，并进行主成分分析，线性判别分析和概率神经网络

机译：绝经后早期妇女的骨质疏松症分类中的位点特异性变异，以及使用最低的个人腰椎T分数（与L1-L4平均值相比）进行的诊断性重新分类。

机译：大规模指纹数据库中基于平均脊线频率的多级指纹分类

机译：使用Haar小波变换对指纹进行验证和分类。

机译：使用拓扑指纹图谱对RNA结构进行准确分类

机译：这项研究的目的是确定性能的提高学习会计X年级会计1名SMK Negeri学生1年Sukoharjo2009/2010教s本研究使用集体诉讼研究方法（课堂行动研究）使用循环策略。科目本研究是XA类的学生，会计1国立职业高中1 Sukoharjo共有40名学生。该行动研究的研究对象是各种研究在学习过程中教室中发生的活动。 ud这项研究是与研究人员，班级老师和学生合作进行的涉及学生的参与。研究中使用的数据源这些行动包括告密者，地点或位置，事件，文件和文件文件。数据收集技术是通过观察，访谈，测试和学生完成的文档。研究过程包括以下阶段：（1）问题识别，（2）准备，（3）制定行动计划，（4）实施行动，（5）观察和解释，（6）反思和（7）报告准备。处理这项研究分三个周期进行，每个周期包括四个阶段，即：（1）行动计划，（2）行动实施，（3）观察和解释；以及（4）分析和反思。每个周期都进行在3次或4次会议中，每个会议的时间分配为2x 45分钟根据已经完成的研究，可以得出结论：通过学习模型的应用，学习成绩有所提高直接指令。这体现在以下几个指标中：（1）学生参与学习的积极性有所提高从第一周期的41.77％或11名学生到第一周期的51.72％或15名学生II和88.07％，即第三周期的32名学生。 （2）在讨论中，在校生中，有11名学生处于活跃状态，或者在第一周期中占41.25％第二阶段有16名学生，占55.81％，第三阶段有34名学生或91.07％，（3）在第一周期内解决问题的准确性和准确性有15名学生或54.88％，在第二周期有19名学生或64.78％而第三阶段有35名学生，占92.92％。 （4）增加第一个周期的学生学习成绩达到62.5％或25名学生成为第二周期的70％或28名学生，第三周期的90％或36名学生。 ud这种增加是在老师进行了几次尝试之后发生的，包括：（1）直接教学学习模式的应用，（2）教师制定计划在教学之前先学习，以便学习活动教学可以进行指导和计划，（3）教师进行评估

机译：使用局部模式匹配的平均值进行纹理分类

机译：周期信号平均值确定方法，其中在信号周期内对信号进行采样，然后确定采样值与移动平均值之差的平均值并将其添加到移动平均值中

机译：检测语音调制传输以提供自动分类，涉及标准化平均能量和形成平均音素周期

机译：指纹特征提取设备以及与指纹特征提取设备一起使用的指纹分类设备和指纹验证设备