机译:在传感器丰富的环境中发现加权或非加权负树模式
Pyeongtaek Univ Dept Digital Informat & Stat 521 2nd Pierson Bldg 3825 Seodong Daro Pyeongtaek Si 17869 Gyeonggi Do South Korea;
Negative association rules; pruning constraints; tree-structured items; weighted tree items;
机译:基于加权分类树的递归划分方法用于基因定位的风险单倍型模式发现
机译:住宅照明负荷曲线建模:使用加权和非加权数据的ANFIS方法
机译:生成函数,二阶递归序列幂的加权和非加权和
机译:图像聚类的研究以及使用不同初始质心的加权和非加权K均值成本的实现与比较
机译:树中的模式发现:文档和科学数据管理的算法和应用。
机译:传感器丰富环境中用于人类活动识别的卷积神经网络进化设计
机译:图7:使用MA TASKS HBO功能的非加权和加权数据的第1和第2个功能的比较,(a)非加权HBO功能,(b)KMCC加权HBO功能,(C)KMCCD加权HBO功能。