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何晓桃; 郑文丰; 宋晖;
广东工业大学计算机学院,广州510006;
广东省科普信息中心,广州510006;
华南师范大学物理与电信工程学院,广州510006;
主成分分析法; 支持向量机; 模式识别;
机译:质谱癌症数据的降维和主成分提取
机译:基于集成学习的多核主成分分析用于高光谱图像降维和分类
机译:混合主成分的最佳降维和变换编码
机译:使用支持向量机进行图像分割和模式分类。
机译:基于小波包分形维和支持向量机的中医客观听诊
机译:基于重构误差和主成分的高光谱图像异常检测。
机译:使用M估计量和多项式核支持向量机的回归以及主成分回归
机译:使用M估计和多项式核支持向量机的回归以及主成分回归
机译:至少主层的一种多层结构包括玻璃纤维和基于油漆的保护层或基于糊剂的保护层。
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