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胡慧君; 李元香; 刘茂福; 梁文豪;
武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室;
湖北武汉430072;
武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;
湖北武汉430065;
浙江大华技术有限责任公司;
浙江杭州310053;
机器学习; 带钢表面缺陷; BP神经网络; 支持向量机; OpenCV;
机译:基于可调超球面支持向量机的带钢表面缺陷多分类方法
机译:基于混合染色体遗传算法的大型带钢图像采集中的表面缺陷分类
机译:基于增强双支持向量机的带钢表面缺陷分类方法
机译:基于生成对抗网络的热轧带钢表面缺陷检测方法研究
机译:基于机器学习的汽车轮胎内表面缺陷识别
机译:与传统的基于规范的分类相比基于机器学习算法的抑郁水平无监督分类表现良好
机译:基于新颖特征提取和增强最小二乘双支持向量机的带钢表面缺陷识别
机译:基于Qualia建模代理(Qma)的新型机器学习分类器。
机译:用于生成分类器的分类器生成装置,其识别输入数据是否包括在基于机器学习,分类器生成方法和存储介质的特定类别中
机译:使用基于实例的分类器和机器学习对数据库中的低相关记录进行分类的系统和方法
机译:一种基于AI的帕金森氏病诊断信息方法,该方法使用机器学习对NIGROSOME-1区域进行分类,并通过多种学习模型对多种预测结果进行分类
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