The University of Texas at Arlington.;
机译:学习通过使用多变量自适应回归样条和圆锥多变量自适应回归样条排列
机译:使用多变量自适应回归花键(MARS),M5模型树(M5Tree)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型评估含有粗再生混凝土聚集体的混凝土机械性能
机译:决策树(DT),广义回归神经网络(GR)和多变量自适应回归花键(MARS)用于下水道管道沉积物运输的模型
机译:用于优化的多元自适应回归样条的凸版本
机译:利用多元自适应回归样条(MARS)扩展单调缺失模式数据插补的回归方法,并应用于系统随机缺失研究(SMAR)研究设计
机译:测试多元自适应回归样条(MARS)作为TERRA-ASTER卫星图像土地覆盖分类的方法
机译:razan平原地下水资源中重金属浓度的预测:极端学习机与人工神经网络与多变量自适应回归花键
机译:G / spLINEs:弗里德曼多元自适应回归样条(maRs)算法与Holland遗传算法的混合