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李蓉; 崔延美;
北京物资学院;
信息学院;
北京;
101149;
中国科学院;
空间科学与应用研究中心;
100190;
支持向量机; 核函数; 最优分类超平面; 预报因子; 代表点;
机译:支持向量机与K最近邻相结合的太阳耀斑预测
机译:结合K近邻和支持向量机的文本依赖度低的混合文本分类方法。
机译:验证NOAA太空天气预报中心的太阳耀斑预报查询表和预报员发布的概率
机译:结合虚假最近邻法和子空间识别法的空气温度数据非线性时间序列分析的预测方法
机译:基于垂直等间隔邻域环的k最近邻/局部支持向量机的分类和应用。
机译:肌红蛋白抗原位点的最近邻分析。最近邻的残基其替代可以改变结合位点残基的环境从而改变其特征和结合能力。
机译:用K-最近邻法,随机林和支持向量机分类传统乐器的分类
机译:使用随机最近邻数据挖掘方法从天气和一个预测的多个预测因子(低水平湍流)的天气预报中提取最大信息内容。
机译:方法长期预报太阳耀斑
机译:高功率太阳耀斑的短期预报方法
机译:高压太阳耀斑的短期预报方法
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