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基于Stacking集成学习模型的气态亚硝酸预测
第582-590页
关键词: stacking k折交叉验证 集成 气态亚硝酸 预测
2020年第02期
《中国环境科学》
基于Stacking模型融合策略的脑力负荷等级评定方法
第80-83页
关键词: 脑力负荷等级 stacking 脑电生理信号
2020年第01期
《软件导刊》
基于多模态融合技术的用户画像方法
第105-111页
关键词: 用户画像 模型组合 stacking 跨模态学习联合表示 多层多级模型融合
2020年第01期
《北京大学学报·自然科学版》
基于机器学习的CT图像直肠肿瘤分割与直肠癌淋巴结转移的智能诊断
第0482-0483页
关键词: alexnet 影像组学 相关性验证 stacking
2019年第17期
《信息周刊》
基于Stacking集成学习的急诊患者到达预测
第180-187页
关键词: 急诊 患者到达 预测 集成学习 stacking
2019年第06期
《工业工程与管理》
基于FCM和SRF组合的光伏组件故障诊断研究
第2009-2013页
关键词: 光伏组件 故障诊断 模糊c均值聚类 随机森林 stacking
2019年第12期
《电源技术》
两层分类器模型应用于个人信用评估
第2231-2234页
关键词: 集成学习 机器学习 stacking 信用评估
2019年第12期
《控制工程》
基于混合采样和Stacking集成的电信用户网别预测
第1-5页
关键词: 网别预测 不平衡数据 dbscan 混合采样 stacking
2019年第04期
《西安邮电大学学报》
Effect of Pyridinecarboxylic Acid on the Molecular Packing Architectures of Disc-shaped 2,3,6,7,10,11-Hexahydroxytriphenylene with Both Large π System and Hydrogen Bond Sites
第1718-1726页
关键词: 2 3 6 7 10 pyridinecarboxylic acid hydrogen bonding stacking
2019年第10期
《结构化学》
集成学习在短文本分类中的应用研究
第140-145页
关键词: 短文本分类 机器学习 深度学习 集成学习 bagging stacking
2019年第24期
《现代电子技术》
用户画像构建研究
第17-18页
关键词: 用户画像 word2vec 词向量 stacking
2019年第06期
《现代信息科技》
基于Stacking模型融合的工程机械核心部件寿命预测研究
第1-4页
关键词: 工程机械 寿命预测 机器学习 stacking
2019年第12期
《软件工程》
基于Stacking InSAR技术的沛北矿区沉降监测
第102-105页
关键词: stacking insar ps技术 矿区沉降
2016年第07期
《煤炭技术》
基于Stacking模型融合的失压故障识别算法
第41-45页
关键词: 计量故障 失压 stacking 模型融合 集成学习
2019年第02期
《能源与环保》
基于时序DInSAR的滑坡形变监测与分析
第148-149页
关键词: 时序dinsar stacking dinsar 滑坡形变 监测
2019年第03期
《资源信息与工程》
房价预测机器学习之集成学习
第90-93页
关键词: housing data feature rmse stacking engineering boosting
2018年第20期
《电子技术与软件工程》
集成学习方法研究
第148-153页
关键词: 集成学习 bagging boosting stacking
2018年第04期
《计算技术与自动化》
集成学习方法:研究综述
第1082-1092页
关键词: 集成学习 bagging boosting stacking
2018年第06期
《云南大学学报·自然科学版》
A New Cadmium(II) Coordination Polymer Extended through Hydrogen Bonds and π-π Stacking Interactions: Synthesis and Photoluminescence Property
第1987-1993页
关键词: crystal structure hydrogen bond stacking interaction solid state fluorescence property
2018年第12期
《结构化学》
Stacking Learning在高光谱图像分类中的应用
第42-46页
关键词: 高光谱图像 多分类系统 stacking learning 集成学习 交叉验证 图像分类 特征变换
2018年第06期
《应用科技》
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