| 摘要 |
<p>Ein Diskriminator, der auf einem überwachten Lernen basiert, enthält eine Datenexpansionseinheit und eine Unterscheidungseinheit. Die Datenexpansionseinheit führt eine Datenexpansion hinsichtlich unbekannter Daten, die ein zu unterscheidendes Objekt sind, derart durch, dass mehrere bekannte Pseudo-Datenteile erzeugt werden. Die Unterscheidungseinheit wendet die unbekannten Pseudo-Datenteile, die von der Datenexpansionseinheit expandiert wurden, auf ein Unterscheidungsmodell an, um die unbekannten Pseudo-Datenteile zu unterscheiden, und integriert Unterscheidungsergebnisse der unbekannten Pseudo-Datenteile, um eine Klassenklassifizierung derart durchzuführen, dass die unbekannten Daten in Klassen klassifiziert werden.</p> |
