您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
面向集成学习的流形近邻样本包络与分层多类型变换算法
面向集成学习的流形近邻样本包络与分层多类型变换算法
Manifold Nearest Neighbor Sample Envelope and Hierarchical Multitype Transform Algorithm for Ensemble Learning
- 电子学报 2024年52卷第12期 页码:4125-4141
DOI: 10.12263/DZXB.20231002
修回:2024-03-08
移动端阅览
HTML全文
图( 16 ) 表( 8 )
参考文献
出版信息
数据统计
50
浏览量
132
下载量
0
CSCD
文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
- BibTeX下载
- Endnote下载
- RefMan 下载
- NoteExpress下载
- NoteFirst下载
相关文章
面向类别不平衡ECG的快速患者间域适应心律失常识别方法
转置投影包络线性判别分析
基于分级包络域适应的行人轨迹预测模型
基于安全欠采样的不均衡多标签数据集成学习方法
低轨卫星环境下OTFS跨域嵌入式导频信道估计算法
相关作者
刘承宇
李勇明
王琪
吴龙文
冯建超
李涵
何欣
赵雅琴
相关机构
中国兵器工业集团航空弹药研究院有限公司
哈尔滨工业大学郑州研究院
哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院
重庆交通大学信息科学与工程学院
矿山数字化教育部工程研究中心

