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乔俊飞; 郭子豪; 汤健;
北京工业大学信息学部 北京100124;
计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124;
北京轨道交通技术装备集团 北京100071;
大趋势扩散; 神经网络隐含层插值; 虚拟样本生成; 二ue15e英排放预测; 废物处理; 算法; 模型;
机译:一种新的有效的非线性插值虚拟样本生成方法,用于增强小数据问题的能量预测和分析:以乙烯行业为例
机译:用于小样本集的基于PSO的虚拟样本生成方法:应用于回归数据集
机译:一种改进的基于改进的复合插值包络的局部平均分解方法及其在轴承故障特征提取中的应用
机译:一种基于大趋势扩散的改进的虚拟样本生成技术
机译:基于插值的模式识别和生成方法
机译:基于快速逆距离加权的时空插值:基于Web的应用并行编程和k-d树插值连续美国细颗粒物PM2.5的应用
机译:基于遗传算法的改进信息扩散模型,基于改进信息扩散模型的未吞髓盆地空间插值
机译:基于超限插值的代数网格生成方法的应用
机译:插值图像生成装置和隐含区域估计方法
机译:改进了在金属零件上形成扩散层(特别是基于铬的扩散层)的工艺
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