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万东燕; 许桢英; 杨卿; 吴梦琪;
江苏大学机械工程学院 江苏镇江212013;
焊缝; 回波信号; 缺陷分类; 特征导波; 主成分分析; 支持向量机;
机译:基于PCA和SVM的焊缝缺陷自动分类方法
机译:统计小波特征,基于PCA,MLPNN,SVM和K-NN的EEG生理信号分类方法
机译:基于SVM和PCA的电子学习系统学习特征分类方法
机译:基于PCA和LDA双参数优化的焊接缺陷的新型分类方法
机译:回归,PCA和SVM的优化:最优性和可伸缩性。
机译:miRFam:一种基于n-gram和多类SVM的有效的自动miRNA分类方法
机译:图3:研究区域茶叶种类分类,图像预处理和分类方法组合:(a)无+ mlc(b)无+ mdc(c)none + Ann(d)无+ svm(e) MNF + MLC(F)MNF + MDC(G)MNF + ANN(H)MNF + SVM(I)PCA + MLC(j)PCA + MDC(k)PCA + ANN(L)PCA + SVM(M)ICA + MLC(n)ICA + MDC(O)ICA + ANN(P)ICA + SVM。
机译:pCa(polar Cap吸收)事件期间的Omega相位变化:遍历极光区域的信号表现出极端阶段变化在pCa期间持续长达一周或更长时间。
机译:通过检测程序的缺陷检查仪器,对检测出的缺陷进行分类的缺陷半导体分类装置的缺陷半导体分类方法的半导体分类方法
机译:使用换能器检查奥氏体焊缝的体积中的缺陷的方法,在超声波测试设备中配置一组换能器的方法,用于检测焊缝中的缺陷的设备,奥氏体以及检测缺陷的方法
机译:基于相关指示搜索帮助的超声管道内缺陷数据评估管道截面壁和焊缝缺陷几何尺寸的方法
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