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刘海峰; 王元元; 姚泽清; 张述祖;
解放军理工大学;
理学院;
江苏;
南京;
210007;
指挥自动化学院;
文本分类; 特征选择; 特征抽取; 特征降维; 散度差; 奇异值分解;
机译:基于核散度差的判别分析在非线性故障诊断中的应用
机译:基于信息增益和散度的特征选择,用于基于机器学习的文本分类
机译:基于一种新的线性分类器学习方法和类别敏感细化方法的多标签文本分类
机译:使用Kullback-Leibler散度的文本分类中特征选择的全局评估标准
机译:基于散度符合离散化的基于残差的湍流大涡模拟
机译:基于α散度最小化的非线性滤波算法
机译:基于kl散度的多项式朴素贝叶斯文本分类的新特征选择得分
机译:小域模型中的串行比较:基于残差的方法
机译:基于正则化适应计算线性分隔符问题的文本分类器
机译:在基于隧道的系统中,基于隧道的方法和系统用于识别在数据通信网络上使用包装尺寸数据的传输以及包装尺寸数据在线性成像子系统中的运输包装,从而实现了基于隧道/系统的有效控制线性成像操作中的聚焦相机模块
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的有机化合物的临界压力,所述人工神经网络输出的是基于多个因数分布的因数离散度的值
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