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康志伟; 刘拓; 刘劲; 马辛; 陈晓;
湖南大学信息科学与工程学院 长沙 410082;
武汉科技大学信息科学与工程学院 武汉 430081;
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院 北京 100191;
上海卫星工程研究所 上海 200240;
脉冲星候选体选择; 自归一化神经网络; 特征选择; 类不平衡;
机译:一种基于归一化互信息特征选择和量子小波神经网络的异常检测方法
机译:搜索伽马射线毫秒脉冲星:重新选择候选人
机译:基于Andnuron和强大的激活功能的小波苏打水和正规化模糊神经网络的脉冲星检测
机译:伪逆学习算法优化的脉冲星候选选择层次模型
机译:开发基于神经网络的基于神经网络的自适应任务选择系统,为AndunderGraduate有机化学课程
机译:基于神经网络的软传感器改进的归一化互信息变量选择算法
机译:使用人工神经网络选择无线电脉冲星候选者
机译:基于人工神经网络的GIEmsa染色体识别特征选择研究。
机译:从候选者组中选择候选者的方法,涉及确定一段时间内候选者的意见的数目与时间段的持续时间之间的比率,并基于比率值来选择候选者。
机译:基于物理分布的候选属性选择装置和基于物理分布的候选属性选择方法
机译:基于候选神经网络的评估调整自动神经网络生成
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