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马永军; 孙嘉栋; 王劲松;
天津科技大学,计算机科学与信息工程学院,天津,300222;
天津科技大学,电子信息与自动化学院,天津,300222;
天津理工大学,计算机与通信工程学院,天津,300191;
支持向量机; 信息熵; P2P; 网络流量分类;
机译:P2P和P2P僵尸网络流量分类在两个阶段
机译:多类SVM算法,具有网络流量分类的主动学习
机译:将广义熵和OC-SVM与Mahalanobis内核一起用于网络流量中的异常检测和分类†
机译:使用SVM的P2P网络流量分类方法
机译:使用SVM类型分类器的软决策分层分类。
机译:使用支撑载体机(SVM)分类器(SVM)分类器的常规双能X射线吸收测定法(DEXA)研究的计算机辅助检测偶然的腰椎骨折骨折
机译:表6:使用DBAP层的预先培训的AlexNet派生的DBAP功能上SVM分类器的精度。分类结果优于来自常规AlexNet的MaxPool功能获得的结果。包含DBAP层还显示了从常规AlexNet模型的FC特征比较的模型中显示出更好的FC特征,从而提供更好的分类导致FC功能。
机译:学习和利用上下文进行海上威胁分析:使用Exemplar-sVm进行血管分类。
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
机译:利用SVM分类器的FT-IR SVM气体检测方法
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