机译:表3:与使用每个DL特征训练的SVM分类器相比,由熔融DL特征构造的立方内核SVM分类器的评估度量。
机译:使用S-SVM和LS-SVM对基于EMD的EEG信号特征进行分类和比较
机译:基于内核的尺度不变特征变换和用于面部识别的球面SVM分类器
机译:基于LBP分形特征的核SVM分类器用于检测青光眼
机译:使用通过核组成的数据融合对屋顶材料进行分类-比较ν-SVM和一类SVM
机译:MiRenSVM:使用具有多环功能的集成SVM分类器更好地预测microRNA前体
机译:表4:使用每个单独和融合的HC功能构建的SVM分类器的评估度量。