机译:用神经网络分类器评估基于窗口的连续S变换,用于检测和分类电能质量扰动
机译:用概率神经网络评估修改的S转换的性能,支持单个和多功能质量干扰识别的矢量机和最近邻分类器
机译:基于S-Transform的统治决策树和模糊C-MERIAL聚类分类器识别电力质量扰动
机译:使用基于快速S变换和决策树的分类器检测和表征多种电能质量扰动
机译:基于ELM的分类器通过S变换和快速S变换对多个电能质量扰动进行识别和分类
机译:基于贝叶斯卷积神经网络的分类器,检测组织病理学图像和不确定性量化的乳腺癌
机译:基于形态学质量评估对人胚图像分类的深度卷积神经网络
机译:基于S-Transform的神经分类器,电力质量干扰分类和识别