Articles de revues sur le sujet « Kernel linear model »
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ASEERVATHAM, SUJEEVAN. « A CONCEPT VECTOR SPACE MODEL FOR SEMANTIC KERNELS ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 18, no 02 (avril 2009) : 239–72. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213009000123.
Texte intégralDIOŞAN, LAURA, ALEXANDRINA ROGOZAN et JEAN-PIERRE PECUCHET. « LEARNING SVM WITH COMPLEX MULTIPLE KERNELS EVOLVED BY GENETIC PROGRAMMING ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 19, no 05 (octobre 2010) : 647–77. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213010000352.
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 intégralNehra, Rahul, et Kamalpreet Kaur. « AI-based Optimization of Tensile Strength of the Cement Concrete Incorporating Recycled Mixed Plastic Fine used in Road Construction ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 11 (30 novembre 2023) : 198–203. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.56481.
Texte intégralAndrade-Girón, Daniel, Edgardo Carreño-Cisneros, Cecilia Mejía-Dominguez, Julia Velásquez-Gamarra, William Marín-Rodriguez, Henry Villarreal-Torres et Rosana Meleán-Romero. « Support vector machine with optimized parameters for the classification of patients with COVID-19 ». EAI Endorsed Transactions on Pervasive Health and Technology 9 (20 juin 2023) : e8. http://dx.doi.org/10.4108/eetpht.9.3472.
Texte intégralCaraka, Rezzy Eko, Hasbi Yasin et Adi Waridi Basyiruddin. « Peramalan Crude Palm Oil (CPO) Menggunakan Support Vector Regression Kernel Radial Basis ». Jurnal Matematika 7, no 1 (10 juin 2017) : 43. http://dx.doi.org/10.24843/jmat.2017.v07.i01.p81.
Texte intégralIVAN, KOMANG CANDRA, I. WAYAN SUMARJAYA et MADE SUSILAWATI. « ANALISIS MODEL REGRESI NONPARAMETRIK SIRKULAR-LINEAR BERGANDA ». E-Jurnal Matematika 5, no 2 (31 mai 2016) : 52. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2016.v05.i02.p121.
Texte intégralSunitha, Lingam, et M. Bal Raju. « Multi-class classification for large datasets with optimized SVM by non-linear kernel function ». Journal of Physics : Conference Series 2089, no 1 (1 novembre 2021) : 012015. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2089/1/012015.
Texte intégralJan, A. R. « An Asymptotic Model for Solving Mixed Integral Equation in Position and Time ». Journal of Mathematics 2022 (30 août 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8063971.
Texte intégralLumbanraja, Favorisen Rossyking, Reza Aji Saputra, Kurnia Muludi, Astria Hijriani et Akmal Junaidi. « IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM MEMPREDIKSI HARGA RUMAH PADA PERUMAHAN DI KOTA BANDAR LAMPUNG ». Jurnal Pepadun 2, no 3 (1 décembre 2021) : 327–35. http://dx.doi.org/10.23960/pepadun.v2i3.90.
Texte intégralRamadhan, Nur Ghaniaviyanto, Azka Khoirunnisa, Kurnianingsih Kurnianingsih et Takako Hashimoto. « A Hybrid ROS-SVM Model for Detecting Target Multiple Drug Types ». JOIV : International Journal on Informatics Visualization 7, no 3 (10 septembre 2023) : 794. http://dx.doi.org/10.30630/joiv.7.3.1171.
Texte intégralAlmaiah, Mohammed Amin, Omar Almomani, Adeeb Alsaaidah, Shaha Al-Otaibi, Nabeel Bani-Hani, Ahmad K. Al Hwaitat, Ali Al-Zahrani, Abdalwali Lutfi, Ali Bani Awad et Theyazn H. H. Aldhyani. « Performance Investigation of Principal Component Analysis for Intrusion Detection System Using Different Support Vector Machine Kernels ». Electronics 11, no 21 (1 novembre 2022) : 3571. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11213571.
Texte intégralManzan, Sebastiano, et Dawit Zerom. « Kernel estimation of a partially linear additive model ». Statistics & ; Probability Letters 72, no 4 (mai 2005) : 313–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.spl.2005.02.005.
Texte intégralSheik Abdullah A., Akash K., Bhubesh K. R. A. et Selvakumar S. « Development of a Predictive Model for Textual Data Using Support Vector Machine Based on Diverse Kernel Functions Upon Sentiment Score Analysis ». International Journal of Natural Computing Research 10, no 2 (avril 2021) : 1–20. http://dx.doi.org/10.4018/ijncr.2021040101.
Texte intégralChen, Kai, Rongchun Li, Yong Dou, Zhengfa Liang et Qi Lv. « Ranking Support Vector Machine with Kernel Approximation ». Computational Intelligence and Neuroscience 2017 (2017) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2017/4629534.
Texte intégralKistler, Werner M., Wulfram Gerstner et J. Leo van Hemmen. « Reduction of the Hodgkin-Huxley Equations to a Single-Variable Threshold Model ». Neural Computation 9, no 5 (1 juillet 1997) : 1015–45. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1997.9.5.1015.
Texte intégralAmzile, Karim, et Mohamed Habachi. « Assessment of Support Vector Machine performance for default prediction and credit rating ». Banks and Bank Systems 17, no 1 (2 avril 2022) : 161–75. http://dx.doi.org/10.21511/bbs.17(1).2022.14.
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 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 intégralMa, Shujie, et Lijian Yang. « Spline-backfitted kernel smoothing of partially linear additive model ». Journal of Statistical Planning and Inference 141, no 1 (janvier 2011) : 204–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.jspi.2010.05.028.
Texte intégralArif, Osama H., et Omar Eidous. « Fourth-order kernel method for simple linear degradation model ». Communications in Statistics - Simulation and Computation 47, no 1 (18 octobre 2017) : 16–29. http://dx.doi.org/10.1080/03610918.2016.1186183.
Texte intégralPurbaya, Muhammad Eka, Diovianto Putra Rakhmadani, Maliana Puspa Arum et Luthfi Zian Nasifah. « Implementation of n-gram Methodology to Analyze Sentiment Reviews for Indonesian Chips Purchases in Shopee E-Marketplace ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 7, no 3 (2 juin 2023) : 609–17. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v7i3.4726.
Texte intégralPuspitasari, Chasandra, Nur Rokhman et Wahyono. « PREDICTION OF OZONE (O3) VALUES USING SUPPORT VECTOR REGRESSION METHOD ». Jurnal Informatika Polinema 7, no 4 (31 août 2021) : 81–88. http://dx.doi.org/10.33795/jip.v7i4.777.
Texte intégralTANG, Guoxin, Lang YU, Wangyong LV et Yuhuai SUN. « Dual-kernel echo state network for nonlinear time series prediction ». Proceedings of the Romanian Academy, Series A : Mathematics, Physics, Technical Sciences, Information Science 24, no 2 (28 juin 2023) : 179–90. http://dx.doi.org/10.59277/pra-ser.a.24.2.10.
Texte intégralYundari, Yundari, et Setyo Wira Rizki. « Invertibility of Generalized Space-Time Autoregressive Model with Random Weight ». CAUCHY 6, no 4 (30 mai 2021) : 246–59. http://dx.doi.org/10.18860/ca.v6i4.11254.
Texte intégralBöhm, Volker, et Jan Wenzelburger. « PERFECT PREDICTIONS IN ECONOMIC DYNAMICAL SYSTEMS WITH RANDOM PERTURBATIONS ». Macroeconomic Dynamics 6, no 5 (26 septembre 2002) : 687–712. http://dx.doi.org/10.1017/s1365100501010136.
Texte intégralMei Serin Sitio, Claudia, Yuliant Sibaroni et Sri Suryani Prasetiyowati. « IDENTIFYING POSSIBLE RUMOR SPREADERS ON TWITTER USING THE SVM AND FEATURE LEVEL EXTRACTION ». Jurnal Teknik Informatika (Jutif) 4, no 3 (26 juin 2023) : 611–18. http://dx.doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.3.868.
Texte intégralMa, Xiaoyan, Yanbin Zhang, Hui Cao, Shiliang Zhang et Yan Zhou. « Nonlinear Regression with High-Dimensional Space Mapping for Blood Component Spectral Quantitative Analysis ». Journal of Spectroscopy 2018 (2018) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2018/2689750.
Texte intégralHamzah, Muhammad Amir, et Siti Hajar Othman. « Performance Evaluation of Support Vector Machine Kernels in Intrusion Detection System for Wireless Sensor Network ». International Journal of Innovative Computing 12, no 1 (16 novembre 2021) : 9–15. http://dx.doi.org/10.11113/ijic.v12n1.334.
Texte intégralJerop, Brenda, et Davies Rene Segera. « An Efficient PCA-GA-HKSVM-Based Disease Diagnostic Assistant ». BioMed Research International 2021 (20 octobre 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4784057.
Texte intégralShen, Xiangjun, Kou Lu, Sumet Mehta, Jianming Zhang, Weifeng Liu, Jianping Fan et Zhengjun Zha. « MKEL : Multiple Kernel Ensemble Learning via Unified Ensemble Loss for Image Classification ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 12, no 4 (6 juin 2021) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3457217.
Texte intégralAzmi Verdikha, Naufal, Reza Habid et Asslia Johar Latipah. « Analisis DistilBERT dengan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Sosial Media Twitter ». METIK JURNAL 7, no 2 (30 décembre 2023) : 101–10. http://dx.doi.org/10.47002/metik.v7i2.583.
Texte intégralSmith, Christopher J., Ryan J. Kramer et Adriana Sima. « The HadGEM3-GA7.1 radiative kernel : the importance of a well-resolved stratosphere ». Earth System Science Data 12, no 3 (13 septembre 2020) : 2157–68. http://dx.doi.org/10.5194/essd-12-2157-2020.
Texte intégralSadewo, Wismaji, Zuherman Rustam, Hamidah Hamidah et Alifah Roudhoh Chusmarsyah. « Pancreatic Cancer Early Detection Using Twin Support Vector Machine Based on Kernel ». Symmetry 12, no 4 (23 avril 2020) : 667. http://dx.doi.org/10.3390/sym12040667.
Texte intégralPapaioannou, Athanasios, et Stefanos Zafeiriou. « Principal Component Analysis With Complex Kernel : The Widely Linear Model ». IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 25, no 9 (septembre 2014) : 1719–26. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2013.2285783.
Texte intégralJirsa, Ondřej, et Ivana Polišenská. « Identification of Fusarium damaged wheat kernels using image analysis ». Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis 59, no 5 (2011) : 125–30. http://dx.doi.org/10.11118/actaun201159050125.
Texte intégralChen, Yu, Xin Ling Wen et Jin Tao Meng. « Research of Volterra Series Kernel Coefficient Calculation Method ». Advanced Materials Research 255-260 (mai 2011) : 2967–71. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.255-260.2967.
Texte intégralHandayani, Meli, Rika Rosnelly et Hartono Hartono. « Classification of Basurek Batik Using Pre-Trained VGG-16 and Support Vector Machine ». International Conference on Information Science and Technology Innovation (ICoSTEC) 2, no 1 (5 mars 2023) : 40–44. http://dx.doi.org/10.35842/icostec.v2i1.34.
Texte intégralHall, Peter, et Joel L. Horowitz. « Bandwidth Selection in Semiparametric Estimation of Censored Linear Regression Models ». Econometric Theory 6, no 2 (juin 1990) : 123–50. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466600005089.
Texte intégralVerdiansyah, Muhammad Arik, et Suwanda. « Penerapan Metode Regresi Komponen Utama Kernel untuk Prediksi Harga Rumah ». Bandung Conference Series : Statistics 3, no 2 (2 août 2023) : 653–61. http://dx.doi.org/10.29313/bcss.v3i2.9084.
Texte intégralVerma, Neetu, Sujoy Das et Namita Srivastava. « Multiple kernel support vector regression for pricing nifty option ». International Journal of Applied Mathematical Research 4, no 4 (29 septembre 2015) : 488. http://dx.doi.org/10.14419/ijamr.v4i4.5023.
Texte intégralJames Momoh, Omeiza, et Vincent Nwoya Okafor. « Mathematical Modeling of the Solvent Extraction of Palm Kernel Oil from Palm Kernel ». مجلة جامعة فلسطين التقنية للأبحاث 3, no 1 (10 février 2015) : 23–29. http://dx.doi.org/10.53671/pturj.v3i1.36.
Texte intégralJames Momoh, Omeiza, et Vincent Nwoya Okafor. « Mathematical Modeling of the Solvent Extraction of Palm Kernel Oil from Palm Kernel ». مجلة جامعة فلسطين التقنية خضوري للأبحاث 3, no 1 (10 février 2015) : 23–29. http://dx.doi.org/10.53671/ptukrj.v3i1.36.
Texte intégralBoac, Josephine M., Mark E. Casada, Lester O. Pordesimo, Frank H. Arthur, Ronaldo G. Maghirang et Christian D. Mina. « Effect of Internal Insect Infestation on Single Kernel Mass and Particle Density of Corn and Wheat ». Applied Engineering in Agriculture 38, no 3 (2022) : 583–88. http://dx.doi.org/10.13031/aea.14858.
Texte intégralFebrian Sengkey, Daniel, Agustinus Jacobus et Fabian Johanes Manoppo. « Effects of kernels and the proportion of training data on the accuracy of SVM sentiment analysis in lecturer evaluation ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 9, no 4 (1 décembre 2020) : 734. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v9.i4.pp734-743.
Texte intégralKundu, Anupam. « Non-local linear response in anomalous transport ». Journal of Statistical Mechanics : Theory and Experiment 2023, no 11 (1 novembre 2023) : 113204. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/ad0637.
Texte intégralChiuso, A., et G. Pillonetto. « System Identification : A Machine Learning Perspective ». Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 2, no 1 (3 mai 2019) : 281–304. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-control-053018-023744.
Texte intégralLv, Ning, Guang Yuan Bai, Lu Qi Yan et Yuan Jian Fu. « The Fault Diagnosis Model of Beer Fermentation Process Based on Kernel Principal Component Analysis for Constant Value Detection ». Advanced Materials Research 1030-1032 (septembre 2014) : 1822–27. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1030-1032.1822.
Texte intégralGiannattasio, Pietro, Marco Pretto et Enrico De Betta. « A phenomenological model for predicting the early development of the flame kernel in spark-ignition engines ». Journal of Physics : Conference Series 2648, no 1 (1 décembre 2023) : 012070. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2648/1/012070.
Texte intégralKoesmarno, H. K., et J. R. Sedcole. « A method for the analysis of barley kernel growth data from designed experiments ». Journal of Agricultural Science 123, no 1 (août 1994) : 25–33. http://dx.doi.org/10.1017/s0021859600067733.
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