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谷雨; 徐宗本; 孙剑; 郑锦辉;
西安交通大学电子与信息工程学院;
西安;
710049;
云南民族大学网络信息中心;
昆明;
650031;
西安交通大学理学院;
集成; 支持向量机; 入侵检测; 主成分分析; 独立成分分析;
机译:基于帕累托优化的PCA-ICA集成入侵检测系统
机译:使用PCA特征提取和kNN分类算法的基于主机的滥用入侵检测
机译:ICA和PCA集成的特征提取用于分类
机译:基于分层分类器的视频传感系统特征提取
机译:RF-PCA:基于属性选择和特征提取的快速鉴定乳腺癌分类数据的新解决方案
机译:图3:研究区域茶叶种类分类,图像预处理和分类方法组合:(a)无+ mlc(b)无+ mdc(c)none + Ann(d)无+ svm(e) MNF + MLC(F)MNF + MDC(G)MNF + ANN(H)MNF + SVM(I)PCA + MLC(j)PCA + MDC(k)PCA + ANN(L)PCA + SVM(M)ICA + MLC(n)ICA + MDC(O)ICA + ANN(P)ICA + SVM。
机译:FLIR图像的ICa特征提取与sVm分类
机译:特征提取方法,对象分类方法,对象识别方法,特征提取装置,对象分类装置,对象识别装置,特征提取/对象分类/对象识别程序以及记录该程序的记录介质
机译:特征提取方法,对象分类方法,对象识别方法,特征提取设备,对象分类设备,对象识别设备,特征提取/对象分类/对象识别程序和记录
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