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write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm (Operator)

Name

write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm — Abspeichern der Trainingsdaten eines Gaussian Mixture Models in einer Datei.

Signatur

write_samples_class_gmm( : : GMMHandle, FileName : )

Herror write_samples_class_gmm(const Hlong GMMHandle, const char* FileName)

Herror T_write_samples_class_gmm(const Htuple GMMHandle, const Htuple FileName)

Herror write_samples_class_gmm(const HTuple& GMMHandle, const HTuple& FileName)

void HClassGmm::WriteSamplesClassGmm(const HTuple& FileName) const

void WriteSamplesClassGmm(const HTuple& GMMHandle, const HTuple& FileName)

void HClassGmm::WriteSamplesClassGmm(const HString& FileName) const

void HClassGmm::WriteSamplesClassGmm(const char* FileName) const

void HOperatorSetX.WriteSamplesClassGmm(
[in] VARIANT GMMHandle, [in] VARIANT FileName)

void HClassGmmX.WriteSamplesClassGmm([in] BSTR FileName)

static void HOperatorSet.WriteSamplesClassGmm(HTuple GMMHandle, HTuple fileName)

void HClassGmm.WriteSamplesClassGmm(string fileName)

Beschreibung

write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm speichert die in dem Gaussian Mixture Model (GMM) GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle abgespeicherten Trainingsmuster in der Datei FileNameFileNameFileNameFileNameFileNamefileName ab. write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm kann dazu verwendet werden, eine Datenbank mit Trainingsmustern aufzubauen, und somit durch erneutes Trainieren mit einer erweiterten Datenbank die Leistung des GMM zu verbessern (siehe train_class_gmmtrain_class_gmmTrainClassGmmtrain_class_gmmTrainClassGmmTrainClassGmm).

Die Datei FileNameFileNameFileNameFileNameFileNamefileName wird von write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm überschrieben. Eine Erweiterung der Datenbank der Trainingsmuster ist aber einfach möglich, da read_samples_class_gmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm und add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm die Trainingsmuster zu den bereits im Speicher des GMM gehaltenen Trainingsmustern hinzufügen.

Die erstellte Datei kann mit read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp ausgelesen werden falls später der Klassifikator eines mehrschichtigen Perzeptrons (MLP) verwendet werden soll. Die Klasse eines Trainingsmusters im GMM entspricht beim MLP einer Komponente des Zielvektors mit Wert 1.0.

Parallelisierung

Parameter

GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle (input_control)  class_gmm → HClassGmm, HTupleHTupleHClassGmm, HTupleHClassGmmX, VARIANTHtuple (integer) (IntPtr) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Handle des GMM.

FileNameFileNameFileNameFileNameFileNamefileName (input_control)  filename.write → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Name der Datei.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm

Nachfolger

clear_samples_class_gmmclear_samples_class_gmmClearSamplesClassGmmclear_samples_class_gmmClearSamplesClassGmmClearSamplesClassGmm

Siehe auch

create_class_gmmcreate_class_gmmCreateClassGmmcreate_class_gmmCreateClassGmmCreateClassGmm, read_samples_class_gmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm, read_samples_class_mlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpread_samples_class_mlpReadSamplesClassMlpReadSamplesClassMlp, write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp

Modul

Foundation

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