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王彬彬;
阜阳幼儿师范高等专科学校;
安徽阜阳236015;
K-means聚类; 软件定义网络; 异常流量; 分类方法; 特征提取; 属性选择;
机译:揭示基于寡核苷酸的K-Means聚类的K-Means聚类表示表示多核苷酸的符号序列的存在
机译:K-Means + ID3:一种通过级联K-Means聚类和ID3决策树学习方法进行监督异常的新方法
机译:自适应柱K-Means基于聚类的结肠癌从具有异常值的活组织检查样本中检测
机译:基于网络流量分类和异常检测的基于模糊聚类方法
机译:K-Means和K-Means ++聚类算法的硬件实现和性能评估
机译:初始簇质心的确定是否提高了K-Means聚类算法的性能?应用研究中遗传算法最小生成树和分层聚类的三种混合方法的比较
机译:基于有效载荷的流量分类,在软件定义网络中使用多层LSTM
机译:在无线传感器网络中使用K-means聚类和无线电层析成像估计单个和多个目标位置。
机译:基于K-means聚类的运动补偿数字视频插值的运动矢量采集系统和方法
机译:使用K-means聚类在对象边界附近进行遮挡/遮挡检测,将聚类的平均运动与对象和背景运动进行比较
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