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宋磊;
济南大学管理学院;
支持向量机; 自组织选择性融合; 多分类器; 并行学习;
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机译:将多分辨率分析与多分类器和决策融合相结合,以实现高光谱遥感。
机译:基于放射学特征的多分类器融合用于预测原发性肺实性结节的良恶性
机译:基于多图像特征的分层混凝土裂纹识别框架,用于桥梁结构的优化SVM多分类器和D-S融合算法
机译:基于多分类器Dempster-shafer融合的E-Nose蒸汽识别。
机译:使用多分类器融合,基于通道,融合,模型和阈值自适应的基于子词的说话人验证
机译:基于粒子群优化算法的支持向量机优化方法
机译:基于支持向量机算法的患者状态检测
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