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田一明; 陈伟; 单新颖;
国家康复辅具研究中心(北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室,民政部神经功能信息与康复工程重点实验室),北京1001761;
河北工业大学控制科学与工程学院,天津 300130;
集成学习; 均值近邻; 支持向量机;
机译:PEnSVM:基于不同PCA阈值的改进的SVM集成算法
机译:使用Adaboost集合自定义SVM作为基础学习者,从多级问题中学习:混合方法Adaboost-MSVM
机译:基于Adaboost-SVM的概率算法,可基于结构化序列特征预测所有成熟的miRNA位点
机译:基于改进的Adaboost算法迭代过程的SVM集成方法
机译:使用基于树的集成算法,将数字航空摄影和LiDAR派生的信息集成在一起,以进行基于对象的沿海潮汐沼泽分类。
机译:基于Adaboost-SVM的概率算法可基于结构化序列特征预测所有成熟的miRNA位点
机译:基于PSO和Adaboost的SVM优化增加CKD诊断的准确性
机译:基于迭代有限元解的结构形状优化
机译:使用ADABOOST和SVM分类器的目标检测器及检测方法
机译:使用Adaboost和SVM分类器的眼睛检测器及检测方法
机译:用于驱动器的SVM方法和装置嗜睡检测,使用SVM进行眼睑闭合分类的优化预处理
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