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周玉; 孙红玉; 朱文豪; 任钦差;
华北水利水电大学 电力学院 郑州450045;
训练样本; 数据选择; K均值聚类; 分类器; 神经网络;
机译:不同颜色空间中基于直方图的K均值聚类融合的边缘检测和分段
机译:用于提高加热能耗预测精度的样本数据选择方法
机译:基于全局最大误差控制器的轨迹分段线性模型降阶中线性化点选择方法
机译:用于基于实际样本数据点的k均值聚类数据挖掘算法的初始质心生成的多主体系统(MAS)
机译:基于电磁的大数据K均值聚类
机译:使用基于补丁的处理k均值聚类和对象计数的混合技术对早期多发性脑肿瘤进行检测和定位
机译:一种基于对偶特征的有效特征选择方法 接近高维低样本数据
机译:使用新的样本数据库通用架构,提高Nasa astromaterials Curation Digital Repository中样本数据和图像的可发现性和可用性。
机译:基于流媒体的代码流分段选择方法,播放器和终端
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