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向丽萍; 王晓红; 王建; 项杨; 谢桦; 王晓茹;
西南交通大学电气工程学院,四川成都,610031;
清华大学电机工程与应用电子技术系,北京,100084;
北京交通大学电气工程学院,北京,100044;
特征选择; 主成分分析; 遗传算法; 支持向量机;
机译:基于基于支持向量机的集成分类器的置信度的电力系统暂态稳定预测层次方法
机译:基于神经网络的暂态稳定性分类的输入空间可分性特征选择
机译:基于支持向量机的方法在超声图像甲状腺结节特征选择与分类中的应用
机译:使用具有增强特征选择功能的最小二乘支持向量机对大型实际电力系统进行暂态稳定性评估
机译:一种基于支持向量机的文本分类新特征选择方法。
机译:基于粒子群算法的配电系统故障分类的支持向量机特征选择和参数优化
机译:采用PMU数据基于再也EOS-ELM二进制特征选择的应用实时暂态稳定性评估
机译:基于支持向量机和参数小波的干细胞图像纹理分类
机译:支持向量机分类器的特征选择方法
机译:用于结节检测问题的特征选择的贪婪支持向量机分类
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