机译:海洋能源应用中的重要波高和能量通量预测:分组遗传算法-极限学习机方法
Univ Alcala De Henares, Dept Signal Proc & Commun, Alcala De Henares, Spain;
Univ Alcala De Henares, Dept Signal Proc & Commun, Alcala De Henares, Spain;
Univ Alcala De Henares, Dept Signal Proc & Commun, Alcala De Henares, Spain;
Univ Las Palmas Gran Canaria, Dept Phys, Gran Canaria, Spain;
Univ Alcala De Henares, Dept Signal Proc & Commun, Alcala De Henares, Spain;
Wave energy flux; Marine energy; Significant wave height; Grouping genetic algorithm (GGA); Extreme Learning Machines; Support vector machines;
机译:精确遗传波高度重构的混合遗传算法-极限学习机方法
机译:基于灰色预测理论和支持向量机算法优化的极限学习机预测京津冀地区与能源消耗有关的碳排放
机译:使用机器学习分类器预测重要的波高和能量通量范围
机译:分组遗传算法-最优波能量预测的极限学习机方法
机译:AB-Initio能量景观氧气和机器学习复杂扩散的DFT研究晶体结构预测
机译:基于遗传算法-小波核-极限学习机的帕金森病专家诊断系统
机译:基于遗传算法的支持向量回归和极端学习机预测掺杂石墨氮化物的带隙能量
机译:通过实例进行归纳查询的机器学习方法:使用相关反馈,ID3,遗传算法和模拟退火的实验。