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薛建中; 闫相国; 郑崇勋;
西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室,陕西西安,710049;
核主分量分析(KPCA); 支持向量机(SVM); 意识任务; 脑电(EEG);
机译:通过使用具有创新修剪算法的新特征提取算法和EBNN,有机太阳能电池通过新特征提取算法和EBNN缺陷分类
机译:基于深度学习的音乐特征提取与分类算法
机译:基于SEMG特征提取和机器学习算法的攻击性行为分类
机译:自适应多层广义学习矢量量化(AMGLVQ)作为融合特征提取和分类的心律失常心律分类新算法
机译:遗传算法和其他机器学习系统在常见疾病研究中用于复杂分类任务的比较。
机译:电子舌分类任务中歧管学习的非线性特征提取
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机译:基于特征提取的脑部计算机接口设备反映了使用相同的远程学习和任务分类方法的用户之间的相似性
机译:基于深度学习算法的心电图特征提取方法,装置,系统,装置和分类方法
机译:算法确定装置,学习设备生产装置,专利分类装置,分类信息确定装置,算法确定方法,学习设备制作方法,分类信息确定方法和程序
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