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机译:使用内核光谱回归和转移学习技术的交叉主题心理工作负载分类
School of Information Science and Engineering East China University of Science and Technology;
School of Information Science and Engineering East China University of Science and Technology;
School of Information Science and Engineering East China University of Science and Technology;
Pattern classification; Human–machine system; Mental workload; Dimensionality reduction; Transfer learning; Kernel method;
机译:使用内核光谱回归和转移学习技术的交叉主题心理工作负载分类
机译:通过光谱空间共享核岭回归的高光谱图像分类
机译:使用基于局部线性嵌入的脑电特征减少和基于支持向量机的聚类和分类技术来识别心理工作量的时间变化
机译:通过内核光谱回归和可转移的辨别维度减少方法改善了精神上工作量分类
机译:使用改进的回归树技术通过热图像和多光谱图像对森林进行分级。
机译:结合高光谱遥感机器学习和回归技术预测海洋大型植物和无脊椎动物的种类
机译:基于EEG的转移学习方法,用于交叉疲劳精神状态预测
机译:用于实时建模心理工作量的人工神经网络,Logistic回归和分类树的比较。