Halmstad University Box 823, S-30118 Halmstad, Sweden;
机译:基于支持向量机递归特征消除和使用支持向量机对前列腺癌和乳腺癌进行分类的一维朴素贝叶斯分类器选择特征子集
机译:使用传统支持向量机对虹膜分类的一维动态特征向量
机译:支持向量机回归用于预测压模电气放电加工组件的尺寸特征
机译:支持矢量特征和维度在脸上身份验证中的作用
机译:大脑印记:使用互相关,支持向量机和神经网络来识别神经活动的独特特征,以评估其作为身份验证方法的用途。
机译:CT肺结节三维纹理特征分析:基于支持向量机分类的肺癌预测模型
机译:与全脑分析相比,通过特征提取进行降维是否可以提高分类准确性?:使用高维神经影像数据作为支持向量机的输入,以区分阿尔茨海默氏症患者与健康对照
机译:自适应虚拟支持向量机在高维问题可靠性分析中的应用。