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任洪娥; 霍满冬;
东北林业大学;
信息与计算机工程学院;
哈尔滨;
150040;
支持向量机; 粒子群优化算法; 握钉力; 预测;
机译:基于粒子群优化(PSO)的优化支持向量机(SVM),用于加密货币预测
机译:基于稳健主成分分析和禁忌搜索算法优化的PSO-LSSVM的中国能源消费量预测
机译:基于GA-PSO混合算法优化LSSVM模型的短期交通流量预测方法
机译:基于PSO(PSO-SVM)优化的SVM的简单支持桥梁损坏识别
机译:基于混合多群PSO-LP算法的循环存储系统的优化设计和运行。
机译:基于精细分散熵和SVM优化突变SCA-PSO的滚动轴承故障诊断
机译:基于支持向量机和粒子群优化(psO-sVm)算法的降水资料预测
机译:更好的内核和编码方案可以改进基于sVm的二级结构预测。
机译:PSO RBFNN基于RBFNN的基于PSO的分散式自适应跟踪控制,用于不确定具有输入饱和度的电动机器人系统
机译:基于粒子群优化(PSO)的移动自组织网络(MANET)入侵检测系统(IDS)
机译:用于驱动器的SVM方法和装置嗜睡检测,使用SVM进行眼睑闭合分类的优化预处理
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