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机译:合并属性子集以改进基于混合一致性的过滤器:产品单元神经网络中的一个研究案例
Univ Seville, Dept Languages & Comp Syst, Seville, Spain;
Univ Seville, Dept Languages & Comp Syst, Seville, Spain;
Pablo de Olavide Univ, Area Comp Sci, Seville, Spain;
Artificial neural networks; feature selection; classification; product units; filters; feature subset selection;
机译:基于一致性的子集评估和人工神经网络识别动态马来西亚手语的性能评估
机译:使用Gabor滤波器和神经网络的图像子集选择
机译:MACE Gabor滤波器,Gabor小波,DCT神经网络,混合空间特征相互依赖矩阵,人脸识别融合技术的研究
机译:通过特征子集选择提高不断发展的产品单元神经网络的精度
机译:使用神经网络,地震属性和液压流动单元概念来估计渗透率:一个案例研究。
机译:使用预训练的LSTM神经网络改善人工语音的后过滤
机译:使用GaBOR滤波器和神经网络选择图像子集
机译:结合粒子滤波器和基于一致性的方法监测和诊断随机混合系统