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潘崇; 朱红斌;
丽水学院计算机与信息工程学院;
浙江;
丽水;
323000;
图像分类; 支持向量机; 特征选择; Adaboost算法;
机译:基于核的基于RBF核的SVM特征选择方法用于高光谱图像分类
机译:基于生物地理的优化(BBO),人造蜜蜂(ABC)和支持向量机(SVM)的SAR图像分类的最佳特征选择:优化和机器学习的组合方法
机译:基于SVM-ACO的图像分类特征选择优化
机译:基于非并行SVM的递归特征选择及其在高光谱图像分类中的应用
机译:类专用SVM的增强特征选择及其在胎儿健康预测中的应用
机译:基于SVM-RFE的多类SVM分类器特征选择和田口参数优化
机译:基于SVM的差分空间融合特征选择及其在糖尿病基底图像分类中的应用
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机译:基于Gabor立方体特征选择的高光谱遥感图像分类方法及系统
机译:基于GABOR CUBE特征选择的高光谱遥感图像分类方法和系统
机译:基于三维Gabor特征选择的高光谱遥感图像分类方法及系统
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