退出
我的积分:
中文文献批量获取
外文文献批量获取
曹洪印; 蒋军成; 潘勇; 王睿;
南京工业大学安全工程研究所;
电性拓扑状态指数; 定量结构—性质相关性(QSPR); 液态烃类; 燃烧热; 预测;
机译:基于原子型电拓扑状态指数的神经网络预测烃类自燃温度
机译:开发用于预测烃类正常沸点温度的新拓扑指数:Fi指数
机译:基于电拓扑状态指数的神经网络预测硝基高能化合物的冲击敏感性
机译:COSMO-RS预测(离子液+烃类烃类)系统的预测
机译:在2D和3D无线传感器网络中基于虚拟和拓扑坐标的路由,移动性跟踪和预测。
机译:QSPR研究甲苯的辛烷值基于电拓扑状态指数的参考燃料
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:拓扑指数的新应用。 2.烃类燃料阈值碳指数的预测
机译:基于人工自适应神经网络的实时预测和预测电峰的实时预测和预测电力系统的能量,健康,可靠性和性能的系统和方法
机译:使用交易数据和社交数据,使用相同和计算机程序创建预测市场增长指数的系统来创建预测性市场增长指数的方法
机译:基于人工智能(AI)的预测药物依从性指数(MAI)的系统和方法
抱歉,该期刊暂不可订阅,敬请期待!
目前支持订阅全部北京大学中文核心(2020)期刊目录。