Dept. of Electr. Eng., Univ. of Arkansas, Fayetteville, AR, USA;
biomedical electrodes; electroencephalography; medical signal processing; support vector machines; EEG-based golf putt outcome prediction; SVM; average spectral coherence; binary classification; brain-computer interface system; electrodes; electroencephalogram signals; power spectral density; support vector machine; Accuracy; Coherence; Electroencephalography; Support vector machines; Training; Training data; Vectors; BCI; EEG; classification; coherence; golf; prediction; support vector machine;
机译:在支持向量机应用之前,通过数据平衡和特征选择来增强不平衡常规病理数据中肝炎病毒免疫测定结果的预测
机译:使用支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测水质指数(WQI)
机译:基于EEG的癫痫发作检测使用GPLV模型和多支撑矢量机
机译:基于EEG的高尔夫PUTT结果预测使用支持向量机预测
机译:高山亚洲积雪地形对被动微波亮度温度的支持向量机预测的敏感性分析
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机译:E-smooth支持向量回归的研究及与E-的比较 支持向量回归和潜在支持向量机 预测恶唑啉和恶唑类的抗结核活性 衍生品