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1.2.3支持向量回归研究现状
第5章结论与展望
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
黄思嘉;
华北电力大学华北电力大学(北京);
机译:基于经验模式分解的最小二乘最小二乘支持向量回归法预测汇率
机译:基于改进卡尔曼预测的双速率系统状态估计和参数辨识方法
机译:用替换方法和支持向量回归法预测溶解在1-(2-羟乙基)-1-甲基咪唑三(五氟乙基)三氟磷酸酯中的有机溶质的有机溶质的气态-离子液体分配系数的QSPR预测
机译:基于支持向量回归法的ROP和MPV预测
机译:重新思考预警系统:使用基于径向的支持向量机预测货币危机
机译:使用支持向量回归法预测金属氧化物/乙二醇基纳米流体比热容的预测模型的开发
机译:基于支持向量回归法的供应链需求预测
机译:基于最优BmD拦截车辆滤波器的目标寻星车(目标RV)跟踪和终端状态估计技术研究进展。
机译:基于主成分分析,响应面法,模糊支持向量回归和广义似然比测试的植物仪器性能监测的预测与故障检测方法及系统
机译:基于后验SNR,先验SNR和预测SNR作为特征向量的基于支持向量机的语音活动检测方法
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