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戴稳; 张超勇; 孟磊磊; 李晋航; 肖鹏飞;
华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室 湖北武汉 430074;
聊城大学计算机学院 山东聊城 252059;
中国东方电气集团有限公司中央研究院 四川成都 611731;
刀具磨损; 自动编码器; 特征提取; 特征后处理; 布谷鸟搜索算法; 最小二乘支持向量机回归算法;
机译:基于深度学习的铣刀工具磨损状态识别与预测模型
机译:基于PSO优化支持向量机方法的新预测模型,可从铣削运行数据预测铣削刀具的磨损
机译:基于最小二乘支持向量机的刀具磨损预测模型
机译:基于支持向量机的刀具磨损预测模型
机译:基于区域明智特征分类的HEVC帧内预测中基于深度学习的快速模式决策
机译:基于铣削实验数据的混合ABC优化基于MARS的铣刀磨损建模
机译:基于男女人体测量特征的最大重复(1RM)预测模型基于男女人体测量特征的最大重复(1RM)预测模型基于男性和女性的最大重复(1RM)预测模型女性人体特征
机译:用于改进数值波浪预测模型结果的统计后处理。 Kolmogorov-Zurbenko和卡尔曼滤波器的组合(pREpRINT)
机译:基于分类特征向量的训练支持向量机及基于相同特征的人脸识别方法
机译:支持向量机算法的支持向量机生成金属纳米材料毒性预测模型的装置
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