Department of Computer Engineering, Chonnam National University 300 Yongbong-dong, Buk-gu, Gwangju 500-757, Korea;
机译:高效的RBF网络分类训练
机译:基于惯性传感器的地形分类的RBF神经网络训练算法比较
机译:具有权重稀疏控制和预训练的深度神经网络可提取分层特征并增强分类性能:来自精神分裂症的全脑静止状态功能连接模式的证据
机译:通过删除培训阶段的异常值来表现RBF网络在分类中的增强
机译:通过神经网络和统计模型进行串联分类:集成是否可以提高性能?
机译:基于惯性传感器的地形分类的RBF神经网络训练算法比较
机译:对RBF网络进行有效的分类培训。