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张浩然; 汪晓东; 张长江; 徐秀玲;
浙江师范大学,信息科学与工程学院,浙江,金华,321004;
统计学习理论; 支持向量机; 学习算法; 回归; 二次型规划;
机译:一种用于短期风速预测和分析的强大组合方法-使用GPR(ARIMA(自回归综合移动平均值),ELM(极限学习机),SVM(支持向量机)和LSSVM(最小二乘SVM)预测进行组合高斯过程回归模型
机译:遗传算法-多重线性回归(GA-MLR)和遗传算法-支持向量机(GA-SVM)对VEGFR-2抑制剂的QSAR研究:一种比较方法
机译:支持向量机的新型增量学习算法
机译:一种基于对称点的非线性回归问题的新型支持向量机算法
机译:机器学习:线性判别分析,多视图回归和支持向量机的若干进展
机译:Colander:一种基于概率的支持向量机学习算法用于在数据库搜索之前自动筛选磷酸肽的CID光谱
机译:一种新型机器学习算法基于回归和分类问题的优化方法
机译:用于音频和视频处理的学习算法:独立分量分析和支持向量机的方法
机译:支持向量机算法和利用支持向量机算法检测抽动症状的方法
机译:“财产识别方法”(“ PIM”)是一种新颖的算法,通过该算法,可以通过对文件(如市议会/房屋价格通知)进行图像处理来创建房地产管理局和/或产权转让数据。本发明建立了一种独特的算法,该算法结合了诸如深度学习分段和计算机视觉之类的技术来解码属性信息。该应用程序利用以某种方式配置的计算机实现的技术,以使运输商和房地产经纪人能够自动创建客户端文件。
机译:支持向量机学习系统及支持向量机学习方法
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