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机译:基于特征的生物启发模型用于基于生物地理学的目标识别
Beihang Univ, State Key Lab Virtual Real Technol & Syst, Beijing 100191, Peoples R China;
Beihang Univ, State Key Lab Virtual Real Technol & Syst, Beijing 100191, Peoples R China;
机译:基于生物地理的优化(BBO),人造蜜蜂(ABC)和支持向量机(SVM)的SAR图像分类的最佳特征选择:优化和机器学习的组合方法
机译:遗传算法,粒子群算法和基于生物地理学的特征选择对微钙化聚类进行分类的比较
机译:基于新型贴片选择方法增强了对图像识别的生物启发模型
机译:自动化特征提取和目标识别的生物学启发方法
机译:用于基于模型的目标识别的匹配算法和特征匹配质量度量,以及在自动目标识别中的应用。
机译:生物可以选择如何启发功能提高了健壮的对象识别模型的性能?
机译:基于生物地理学优化的生物启发模型及目标识别特征选择