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【中文期刊】 莫源乐 朱嘉静 等 《计算机系统应用》 2023年32卷9期 43-52页
【摘要】 支持向量机(support vector machine,SVM)是一种基于结构风险最小化的机器学习方法,能够有效解决分类问题.但随着研究问题的复杂化,现实的分类问题往往是多分类问题,而SVM仅能用于处理二分类任务.针对这个问题,一对多策略...
- 概要：
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【中文期刊】 李磊 庹先国 等 《核技术》 2013年36卷12期 12-18页
【摘要】 提出用果蝇算法(FOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的混合模型校正能量色散X荧光(EDXRF)分析中铁和钛的基体效应.使用国产CIT-3000SMEDXRF分析仪、电制冷半导体探测器测得五类矿样共80组光谱数据,每类矿样16组光谱数...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ming Yang ; Ning-bo Liu ; 等 《Cluster computing》 2017年20卷4期 3015-3022页SCISCIE
【关键词】 Orthogonal sparse decomposition (OMP);Fruit-fly optimization algorithm (FOA);Simulated annealing (SA) algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Demsew Mitiku,Teferra ; Livingstone M H,Ngoo ; 等 《Heliyon》 2023年9卷1期 e12802页
【关键词】 ANFIS, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System;ANN, Artificial Neural Network;ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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