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王志刚1; 胥茜1; 毕夏安1;
[1]湖南师范大学信息科学与工程学院 湖南长沙410081;
fMRI分类; 加权随机SVM集群; 图论特征; 轻度认知障碍;
机译:一种基于SVM二进制分类器的DAGSVM多分类算法来解决石板瓦分类问题
机译:一种在SVM中使用加权技术减少数据分类的方法
机译:一种基于SVM的新型测量数据分类算法跟踪紧密间隔目标
机译:在半导体测试过程中使用具有K-means集群的SVM集群进行分类的分类数据
机译:fMRI数据模式分类和映射中的随机子空间方法。
机译:SVM用于基因表达数据分类的迭代加权非整数范数正则化SVM
机译:图7:具有加权准确性和F1的箱子图,用于理论与旋转仪和旋转仪系列的理论分类,使用最近的邻居(NN),决策树(DT),随机森林(RF),多层植物(MLP)和支持向量机(SVM)分类器。
机译:采样数据最优线性调节器问题中加权矩阵的一种算法
机译:加权'随机早期检测'缓冲解决方案插入算法-算法
机译:光加权集合分类器的教师学生框架与深网络和随机森林相结合,以及基于其分类方法
机译:用于驱动器的SVM方法和装置嗜睡检测,使用SVM进行眼睑闭合分类的优化预处理
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