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吴永辉; 计科峰; 李禹; 郁文贤;
国防科学技术大学电子科学与工程学院 长沙410073;
合成孔径雷达(SAR); 雷达极化; 特征选择; 分类; 支持向量机(SVM);
机译:基于生物地理的优化(BBO),人造蜜蜂(ABC)和支持向量机(SVM)的SAR图像分类的最佳特征选择:优化和机器学习的组合方法
机译:基于CNN的极化分解特征选择用于PolSAR图像分类
机译:使用最佳Touzi分解参数子集的极化SAR图像通用陆地覆盖分类框架-基于互信息的特征选择技术的见解
机译:基于SVM分类器的RASARSAT-2 QUAD-POL数据极化SAR图像分类。
机译:类专用SVM的增强特征选择及其在胎儿健康预测中的应用
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机译:采用子孔径极化分析的极化saR图像分类
机译:利用SVM分类器的FT-IR SVM气体检测方法
机译:利用Gabor特征和SVM分类器识别伪装面的系统及其方法
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