《郑州大学学报(工学版)》
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关键词中包括
支持向量机
的文章
1
基于自动编码器和SVM的轴承故障诊断方法
雷文平, 吴小龙,陈超宇,林辉翼 2018年05期 [68－72][
摘要
](
4126
)
[
pdf
2127KB]
(
2240
)
DOI:
10.13705/j.issn.1671-6833.2018.05.013
2
基于光流共生矩阵的人群行为异常检测
曾庆山,宋庆祥,范明莉 2018年03期 [29－33][
摘要
](
3603
)
[
pdf
1613KB]
(
2598
)
DOI:
10.13705/j.issn.1671-6833.2017.06.032
3
基于人工鱼群优化SVM的声磁标签信号检测研究
耿亚南,邓计才 2017年04期 [35－38,83][
摘要
](
5059
)
[
pdf
849KB]
(
2838
)
DOI:
10.13705/j.issn.1671-6833.2017.04.001
4
结合投影与近邻操作的支持向量快速筛选方法
李蒙蒙,尚志刚,李志辉 2017年03期 [49－53][
摘要
](
3445
)
[
pdf
847KB]
(
1831
)
DOI:
10.13705/j.issn.1671-6833.2016.06.003
5
基于决策函数及PSO优化的SVM预测控制应用研究
王杰,陈锴鹏. 2013年02期 [53－56][
摘要
](
776
)
[
pdf
695KB]
(
418
)
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2013.02.014
6
基于改进粒子群优化算法的短期风电功率预测
徐敏,袁建洲,刘四新,等. 2012年06期 [32－35][
摘要
](
805
)
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pdf
233KB]
(
355
)
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2012.06.008
7
SVM算法的区间自适应PSO优化及其应用
王杰,姜念,张毅. 2011年01期 [75－79][
摘要
](
704
)
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pdf
291KB]
(
311
)
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2011.01.019