Training; Support vector machines; Kernel; Feature extraction; Magnetic resonance imaging; Neurons; Tumors;
机译:使用多级别融合的城市土地分类多级融合的SVM和ANN分类器的比较分析
机译:基于SVM的情感分类:与最新分类器的比较研究
机译:KOMPSAT-2影像中多类支持向量机和核函数的土地覆盖分类比较研究
机译:核SVM和ANN分类器对脑肿瘤分类的比较研究
机译:用于2D光标控制的基于SSVEP的脑计算机接口:四个分类器的比较研究。
机译:支持向量机方法与体素选择相结合对fMRI数据进行对象类别分类的比较研究
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。