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业宁; 孙瑞祥; 董逸生;
东南大学计算机科学与工程系,南京,210096;
南京林业大学信息科学与技术学院,南京,210037;
中国科学院计算技术研究所,北京,100080;
SVM; 快速学习算法; 拉格朗日乘子; 优化;
机译:使用Adaboost集合自定义SVM作为基础学习者,从多级问题中学习:混合方法Adaboost-MSVM
机译:结合边界检测器和SND-SVM快速学习
机译:使用SVM分类器的基于快速分区的批量模式主动学习技术
机译:使用基于快速梯度法和增强拉格朗日乘子的算法对线性时不变系统进行快速预测控制
机译:使用衰减全反射傅立叶变换红外光谱(ATR FTIR)和支持向量机(SVM)学习对食品工业清洁剂去除葡萄西红柿(Solanum lycopersicum)皮肤中工程纳米颗粒的功效测试
机译:基于SVM和经验小波变换的母牛称重动态算法研究
机译:具有机器学习工艺的入侵检测机制用FMIFSSVM,FLCFSSVM,滥用SVM,异常SVM和贝叶斯方法的案例研究
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:广泛阅读,快速阅读学习系统,广泛阅读,快速阅读学习设备,广泛阅读,快速阅读学习程序
机译:多次阅读/快速阅读学习系统,多次阅读/快速阅读学习设备以及多次阅读/快速阅读学习程序
机译:基于SVM的机器学习算法的学生生理健康行为预测模型
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