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    关键词中包括 SVM 的文章

1 采用划分融合双向控制的粒度支持向量机
赵帅群1, 郭虎升1,2, 王文剑2 2019年6期 [1243-1254][摘要](5281)[pdf 1512KB](2133)
2 对偶树复小波与空域信息的手势识别分类研究
贾鹤鸣1, 朱传旭1, 张森1, 杨泽文2, 何东旭2 2018年4期 [619-624][摘要](5888)[pdf 5550KB](2870)
3 融合二阶HOG与CS-LBP的头部姿态估计
张毅1, 廖巧珍1, 罗元2 2015年5期 [741-746][摘要](6034)[pdf 3404KB](3121)
4 半监督SVM分类算法的交通视频车辆检测方法
蒋新华1,2, 高晟3, 廖律超1,2, 邹复民2 2015年5期 [690-698][摘要](6298)[pdf 10181KB](3592)
5 进化支持向量机模型及其在水质评估中的应用
钱云1,2, 梁艳春1, 翟天放3, 刘洪志4, 时小虎1 2015年5期 [684-689][摘要](6026)[pdf 1593KB](2936)
6 改进高斯核函数的人体姿态分析与识别
林海波, 王浩, 张毅 2015年3期 [436-441][摘要](4000)[pdf 940KB](4400)
7 基于空间金字塔特征包的手势识别算法
余思泉1, 曹江涛1, 李平1, 姬晓飞2 2015年3期 [429-435][摘要](3752)[pdf 1405KB](4508)
8 基于触觉序列的物体分类
马蕊1,2,3, 刘华平2,3, 孙富春2,3, 高蒙1 2015年3期 [362-368][摘要](3635)[pdf 4497KB](3206)
9 支持向量机的多观测样本二分类算法
李欢, 王士同 2014年4期 [392-400][摘要](3436)[pdf 458KB](2644)
10 结合GM(1,1)和LSSVM的多效蒸发过程参数预测
徐丽莎1,钱晓山2,3,阳春华3 2012年5期 [462-466][摘要](4382)[pdf 616KB](2745)
DOI:
11 基于GEP的最小二乘支持向量机模型参数选择
钱晓山1,2,阳春华1 2012年3期 [225-229][摘要](4769)[pdf 603KB](2725)
DOI:
12 支持向量机与BP网络在火灾图像探测上的比较
何世钊,杨宣访,陈晓娟 2011年4期 [339-343][摘要](4643)[pdf 438KB](2657)
DOI:
13 基于小波和LSSVM的软测量建模方法
向峥嵘,陈庆伟 2010年1期 [63-66][摘要](4812)[pdf 333KB](3114)
DOI:
14 多类SVM在图像艺术属性分类中的应用研究
陈小娥,陈昭炯 2009年2期 [157-162][摘要](6217)[pdf 350KB](4141)
DOI:
15 基于局部SVM分类器的表情识别方法
孙正兴,徐文晖 2008年5期 [455-466][摘要](5432)[pdf 1123KB](3271)
DOI:
16 基于支持向量机的生物医学文献蛋白质关系抽取
杨志豪1 ,洪 莉2 ,林鸿飞1 ,李彦鹏1 2008年4期 [361-369][摘要](5504)[pdf 611KB](3446)
DOI:
17 一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法
赵春晖,陈万海,万? 建 2008年1期 [77-82][摘要](5161)[pdf 570KB](3568)
DOI:
18 一种基于Homogeneity的文本检测新方法
黄剑华,唐降龙,刘家锋,徐莉莉 2007年1期 [69-73][摘要](5773)[pdf 430KB](3578)
DOI: