机译:图2:(a)基于2011年在罗马尼亚的WMUS水平的占地面积跟踪的灰狼存在(1)和缺席(0)。 (b)基于顶部栖息地模型预测灰狼发生的相对概率。
机译:基于灰狼优化相关性的术的蛋白质 - 蛋白质相互作用的序列预测
机译:红外图像中基于灰度共生矩阵特征的目标跟踪
机译:基于灰度共生概率和BP神经网络的基于图像的整体纹理识别
机译:基于灰度共生矩阵(GLCM)的可跟踪性度量的设计修改和结果性能
机译:基于灰狼优化器的相关向量机基于序列的蛋白质-蛋白质相互作用预测
机译:图4:罗马尼亚的棕熊(A-H),灰狼(I-P)和欧亚Lynx(Q-X)发生的相对概率作为预测变量的函数。