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Texte intégralShim, Jooyong, et Changha Hwang. « Kernel-based orthogonal quantile regression model ». Model Assisted Statistics and Applications 12, no 3 (30 août 2017) : 217–26. http://dx.doi.org/10.3233/mas-170396.
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Texte intégralWang, Zhijie, Mohamed Ben Salah, Hong Zhang et Nilanjan Ray. « Shape based appearance model for kernel tracking ». Image and Vision Computing 30, no 4-5 (mai 2012) : 332–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2012.03.003.
Texte intégralMa, Xin, et Zhi-bin Liu. « The kernel-based nonlinear multivariate grey model ». Applied Mathematical Modelling 56 (avril 2018) : 217–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.apm.2017.12.010.
Texte intégralLingyu, Liang, Wenqi Huang, Zhaojie Dong, Jiguang Zhao, Peng Li, Bingfang Lu et Xinde Zhu. « Short-term power load forecasting based on combined kernel Gaussian process hybrid model ». E3S Web of Conferences 256 (2021) : 01009. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202125601009.
Texte intégralFan, Yanqin, et Qi Li. « CONSISTENT MODEL SPECIFICATION TESTS ». Econometric Theory 16, no 6 (décembre 2000) : 1016–41. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466600166083.
Texte intégralZhai, Yuejing, Zhouzheng Li et Haizhong Liu. « Multi-Angle Fast Neural Tangent Kernel Classifier ». Applied Sciences 12, no 21 (26 octobre 2022) : 10876. http://dx.doi.org/10.3390/app122110876.
Texte intégralSegera, Davies, Mwangi Mbuthia et Abraham Nyete. « Particle Swarm Optimized Hybrid Kernel-Based Multiclass Support Vector Machine for Microarray Cancer Data Analysis ». BioMed Research International 2019 (16 décembre 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/4085725.
Texte intégralAbakar, Khalid AA, et Chongwen Yu. « The Spinning Quality Control Management Based on Decision Making by Data Mining Techniques ». International Journal of Emerging Research in Management and Technology 7, no 1 (11 juin 2018) : 72. http://dx.doi.org/10.23956/ijermt.v7i1.25.
Texte intégralTian, Jinkai, Peifeng Yan et Da Huang. « Kernel Analysis Based on Dirichlet Processes Mixture Models ». Entropy 21, no 9 (2 septembre 2019) : 857. http://dx.doi.org/10.3390/e21090857.
Texte intégralElaissi, Ilyes, Okba Taouali et Messaoud Hassani. « Online Prediction Model Based on New Kernel Method ». International Review of Automatic Control (IREACO) 7, no 1 (31 janvier 2014) : 107. http://dx.doi.org/10.15866/ireaco.v7i1.1299.
Texte intégralWu, Xiao-hong, et Jian-jiang Zhou. « Modified possibilistic clustering model based on kernel methods ». Journal of Shanghai University (English Edition) 12, no 2 (avril 2008) : 136–40. http://dx.doi.org/10.1007/s11741-008-0210-2.
Texte intégralZhang, Zhihua, James T. Kwok et Dit-Yan Yeung. « Model-based transductive learning of the kernel matrix ». Machine Learning 63, no 1 (9 mars 2006) : 69–101. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-006-6130-8.
Texte intégralSun, Jian Ping, et Lin Tao Hu. « Application of Status Monitoring of Wind Turbines Based on Relevance Vector Machine Regression ». Advanced Materials Research 347-353 (octobre 2011) : 2337–41. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.347-353.2337.
Texte intégralLi, Jianliang, Xiaohai Li, Robert Lugg et Lawrence S. Melvin. « Kernel Count Reduction in Model Based Optical Proximity Correction Process Models ». Japanese Journal of Applied Physics 48, no 6 (22 juin 2009) : 06FA05. http://dx.doi.org/10.1143/jjap.48.06fa05.
Texte intégralQi, Jinshan, Xun Liang et Rui Xu. « A Multiple Kernel Learning Model Based on p-Norm ». Computational Intelligence and Neuroscience 2018 (2018) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1018789.
Texte intégralYang, Hong, Lipeng Gao et Guohui Li. « Underwater Acoustic Signal Prediction Based on MVMD and Optimized Kernel Extreme Learning Machine ». Complexity 2020 (24 avril 2020) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6947059.
Texte intégralLuo, Dang, et Zhang Huihui. « Grey clustering model based on kernel and information field ». Grey Systems : Theory and Application 10, no 1 (1 novembre 2019) : 56–67. http://dx.doi.org/10.1108/gs-08-2019-0029.
Texte intégralSenGupta, Ishuita, Anil Kumar et Rakesh Kumar Dwivedi. « Assimilation of Standard Regularizer Contextual Model and Composite Kernel with Fuzzy-based Noise Classifier ». Journal of Modeling and Optimization 11, no 1 (15 juin 2019) : 16–24. http://dx.doi.org/10.32732/jmo.2019.11.1.16.
Texte intégralNadim, Mohammad, Wonjun Lee et David Akopian. « Characteristic Features of the Kernel-level Rootkit for Learning-based Detection Model Training ». Electronic Imaging 2021, no 3 (18 juin 2021) : 34–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2021.3.mobmu-034.
Texte intégralChristmann, Andreas, et Ding-Xuan Zhou. « Learning rates for the risk of kernel-based quantile regression estimators in additive models ». Analysis and Applications 14, no 03 (13 avril 2016) : 449–77. http://dx.doi.org/10.1142/s0219530515500050.
Texte intégralShim, Jooyong, Sang Bum Lee, Daiwon Kim, Jung-Suk Yu et Chanha Hwang. « Kernel-based spatial error model for analyzing spatial panel data ». Model Assisted Statistics and Applications 15, no 3 (9 octobre 2020) : 239–48. http://dx.doi.org/10.3233/mas-200491.
Texte intégralPillonetto, Gianluigi, Tianshi Chen et Lennart Ljung. « Kernel-based model order selection for linear system identification ». IFAC Proceedings Volumes 46, no 11 (2013) : 257–62. http://dx.doi.org/10.3182/20130703-3-fr-4038.00043.
Texte intégralChoklati, A., et K. Sabri. « Cyclic Analysis of Extra Heart Sounds:Gauss Kernel based Model ». International Journal of Image, Graphics and Signal Processing 10, no 5 (8 mai 2018) : 1–14. http://dx.doi.org/10.5815/ijigsp.2018.05.01.
Texte intégralHan, R., Z. Jing et Y. Li. « Kernel based visual tracking with variant spatial resolution model ». Electronics Letters 44, no 8 (2008) : 517. http://dx.doi.org/10.1049/el:20080051.
Texte intégralGao, F. « Detecting vegetation structure using a kernel-based BRDF model ». Remote Sensing of Environment 86, no 2 (30 juillet 2003) : 198–205. http://dx.doi.org/10.1016/s0034-4257(03)00100-7.
Texte intégralWang, Yong, Xinbin Luo, Lu Ding, Shan Fu et Shiqiang Hu. « Collaborative model based UAV tracking via local kernel feature ». Applied Soft Computing 72 (novembre 2018) : 90–107. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2018.07.049.
Texte intégralYanxiang, Fang, Shen Changxiang, Xu Jingdong et Wu Gongyi. « A separated domain-based kernel model for trusted computing ». Wuhan University Journal of Natural Sciences 11, no 6 (novembre 2006) : 1424–28. http://dx.doi.org/10.1007/bf02831789.
Texte intégralYu, Changyong, Chengtang Yao, Mingtao Pei et Yunde Jia. « Diffusion-based kernel matrix model for face liveness detection ». Image and Vision Computing 89 (septembre 2019) : 88–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2019.06.009.
Texte intégralIkeda, Sei ichi, et Yoshiharu Sato. « Kernel methods for regression model based on variable selection ». International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms 1, no 1 (2009) : 49. http://dx.doi.org/10.1504/ijkesdp.2009.021984.
Texte intégralSuykens, Johan A. K., Carlos Alzate et Kristiaan Pelckmans. « Primal and dual model representations in kernel-based learning ». Statistics Surveys 4 (2010) : 148–83. http://dx.doi.org/10.1214/09-ss052.
Texte intégralWu, Xiaohong, et Jianjiang Zhou. « Fuzzy principal component analysis and its Kernel-based model ». Journal of Electronics (China) 24, no 6 (novembre 2007) : 772–75. http://dx.doi.org/10.1007/s11767-006-0039-z.
Texte intégralKUDLAI, Vladyslav, Nataliia BONDARENKO et Viktor BONDARENKO. « CONSTRUCTION AND VERIFICATION OF A DIGITAL EQUALIZER MODEL ». Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences 313, no 5 (27 octobre 2022) : 178–84. http://dx.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-313-5-178-184.
Texte intégralGu, Lch, Zhw Ni et Zhj Wu. « Study of Predictive Method Based on SVM Optimal Model Selection ». Applied Mechanics and Materials 65 (juin 2011) : 443–46. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.65.443.
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Texte intégralGao, Xiangbing, Bo Jia, Gen Li et Xiaojing Ma. « Calorific Value Forecasting of Coal Gangue with Hybrid Kernel Function–Support Vector Regression and Genetic Algorithm ». Energies 15, no 18 (14 septembre 2022) : 6718. http://dx.doi.org/10.3390/en15186718.
Texte intégralKari, Tusongjiang, Wensheng Gao, Ayiguzhali Tuluhong, Yilihamu Yaermaimaiti et Ziwei Zhang. « Mixed Kernel Function Support Vector Regression with Genetic Algorithm for Forecasting Dissolved Gas Content in Power Transformers ». Energies 11, no 9 (14 septembre 2018) : 2437. http://dx.doi.org/10.3390/en11092437.
Texte intégralJue, Wang. « Prediction model of pulmonary tuberculosis based on gray kernel AR-SVM model ». Cluster Computing 22, S2 (17 février 2018) : 4383–87. http://dx.doi.org/10.1007/s10586-018-1906-8.
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Texte intégralGuo, Changying, Biqin Song, Yingjie Wang, Hong Chen et Huijuan Xiong. « Robust Variable Selection and Estimation Based on Kernel Modal Regression ». Entropy 21, no 4 (16 avril 2019) : 403. http://dx.doi.org/10.3390/e21040403.
Texte intégralNie, Junlan, Ruibo Gao et Ye Kang. « Urban Noise Inference Model Based on Multiple Views and Kernel Tensor Decomposition ». Fluctuation and Noise Letters 20, no 03 (25 janvier 2021) : 2150027. http://dx.doi.org/10.1142/s0219477521500279.
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Texte intégralIkeda, Seiichi, et Yoshiharu Sato. « Kernel Canonical Discriminant Analysis Based on Variable Selection ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 13, no 4 (20 juillet 2009) : 416–20. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2009.p0416.
Texte intégralTang, Yidong, Shucai Huang et Aijun Xue. « Sparse Representation Based Binary Hypothesis Model for Hyperspectral Image Classification ». Mathematical Problems in Engineering 2016 (2016) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2016/3460281.
Texte intégralYang, Xiao Han, Di Suo et Fuan Wen. « The General Embedded Kernel Simulation System Model ». Advanced Materials Research 459 (janvier 2012) : 58–62. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.459.58.
Texte intégralGuo, Luo, Zhihai Ma et Lianjun Zhang. « Comparison of bandwidth selection in application of geographically weighted regression : a case study ». Canadian Journal of Forest Research 38, no 9 (septembre 2008) : 2526–34. http://dx.doi.org/10.1139/x08-091.
Texte intégralPan, Lizheng, Dashuai Zhu, Shigang She, Aiguo Song, Xianchuan Shi et Suolin Duan. « Gear fault diagnosis method based on wavelet-packet independent component analysis and support vector machine with kernel function fusion ». Advances in Mechanical Engineering 10, no 11 (novembre 2018) : 168781401881103. http://dx.doi.org/10.1177/1687814018811036.
Texte intégralCHEN, BADONG, JOSE C. PRINCIPE, JINCHUN HU et YU ZHU. « STOCHASTIC INFORMATION GRADIENT ALGORITHM WITH GENERALIZED GAUSSIAN DISTRIBUTION MODEL ». Journal of Circuits, Systems and Computers 21, no 01 (février 2012) : 1250006. http://dx.doi.org/10.1142/s0218126612500065.
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