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郭孔辉; 王先云;
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;
车辆工程; 减振器仿真; 支持向量机; 机器学习;
机译:基于最小二乘支持向量机回归算法和参数交叉验证法的短期风速参数自适应预测优化模型
机译:通过基于线性回归函数的非隔离模型使用基于计算机的模拟对18F-脱氧葡萄糖(FDG)动力学进行评估:与两个组织隔离模型的参数相关
机译:基于参数和非参数方法评估二元逻辑回归模型的辨别力
机译:基于支持向量机的时变结构的输出模态参数估计和向量时间相关自回归模型
机译:模型鲁棒回归:组合参数,非参数和半参数方法。
机译:使用基于计算机的模拟通过基于线性回归函数的非隔离室模型评估的18F-脱氧葡萄糖(FDG)动力学:与两个组织隔离室模型的参数的相关性
机译:表4:基于非参数分类器支持向量机(SVM)的不同变量组计算的模型(%)的准确性。
机译:基于支持向量机和人工神经网络的碳纳米管生长速率回归。
机译:基于这些参数的基于这些参数的人体模型参数确定人体模型参数的方法和系统,并基于这种车身模型模拟人体
机译:基于等概率基于核的地形图的分布式非参数回归建模
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