机译:非线性变换对多层感知器加权和之间相关性的影响
机译:开发具有阻塞变量的z变换相关系数的加权和统计
机译:使用离散小波变换和多层感知器神经网络的齿轮动力学监测
机译:在矩形变换下,多层感知者的加权和之间的相关总和的相关性
机译:利用多层扫描法与空洞示波性分类
机译:使用多层感知和支持向量机预测产前抑郁和焦虑的风险
机译:图7:具有加权准确性和F1的箱子图,用于理论与旋转仪和旋转仪系列的理论分类,使用最近的邻居(NN),决策树(DT),随机森林(RF),多层植物(MLP)和支持向量机(SVM)分类器。