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KITAYAMA, Satoshi, Masao ARAKAWA et Koetsu YAMAZAKI. « 1403 Least-Squares Support Vector Machine ». Proceedings of Design & ; Systems Conference 2010.20 (2010) : _1403–1_—_1403–5_. http://dx.doi.org/10.1299/jsmedsd.2010.20._1403-1_.
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Texte intégralZHENG, SHENG, YUQIU SUN, JINWEN TIAN et JAIN LIU. « MAPPED LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE REGRESSION ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 19, no 03 (mai 2005) : 459–75. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001405004058.
Texte intégralHwang, Changha, et Jooyong Shim. « Geographically weighted least squares-support vector machine ». Journal of the Korean Data and Information Science Society 28, no 1 (31 janvier 2017) : 227–35. http://dx.doi.org/10.7465/jkdi.2017.28.1.227.
Texte intégralChoi, Young-Sik. « Least squares one-class support vector machine ». Pattern Recognition Letters 30, no 13 (octobre 2009) : 1236–40. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2009.05.007.
Texte intégralHuang, Xiaolin, Lei Shi et Johan A. K. Suykens. « Asymmetric least squares support vector machine classifiers ». Computational Statistics & ; Data Analysis 70 (février 2014) : 395–405. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2013.09.015.
Texte intégralLiu, Dalian, Yong Shi, Yingjie Tian et Xiankai Huang. « Ramp loss least squares support vector machine ». Journal of Computational Science 14 (mai 2016) : 61–68. http://dx.doi.org/10.1016/j.jocs.2016.02.001.
Texte intégralvan Gestel, Tony, Johan A. K. Suykens, Bart Baesens, Stijn Viaene, Jan Vanthienen, Guido Dedene, Bart de Moor et Joos Vandewalle. « Benchmarking Least Squares Support Vector Machine Classifiers ». Machine Learning 54, no 1 (janvier 2004) : 5–32. http://dx.doi.org/10.1023/b:mach.0000008082.80494.e0.
Texte intégralZhang, Yong Li, Yan Wei Zhu, Shu Fei Lin, Xiu Juan Sun, Qiu Na Zhang et Xiao Hong Liu. « Algorithm of Sparse Least Squares Support Vector Machine ». Advanced Materials Research 143-144 (octobre 2010) : 1229–33. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.143-144.1229.
Texte intégralDong, Zengshou, Zhaojing Ren et You Dong. « MECHANICAL FAULT RECOGNITION RESEARCH BASED ON LMD-LSSVM ». Transactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering 40, no 4 (novembre 2016) : 541–49. http://dx.doi.org/10.1139/tcsme-2016-0042.
Texte intégralXia, Xiao-Lei, Weidong Jiao, Kang Li et George Irwin. « A Novel Sparse Least Squares Support Vector Machines ». Mathematical Problems in Engineering 2013 (2013) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2013/602341.
Texte intégralSeok, Kyungha, et Daehyun Cho. « A Study on Support Vectors of Least Squares Support Vector Machine ». Communications for Statistical Applications and Methods 10, no 3 (1 décembre 2003) : 873–78. http://dx.doi.org/10.5351/ckss.2003.10.3.873.
Texte intégralLi, Xiao, Xin Liu, Clyde Zhengdao Li, Zhumin Hu, Geoffrey Qiping Shen et Zhenyu Huang. « Foundation pit displacement monitoring and prediction using least squares support vector machines based on multi-point measurement ». Structural Health Monitoring 18, no 3 (23 avril 2018) : 715–24. http://dx.doi.org/10.1177/1475921718767935.
Texte intégralYang Li, Wanmei Tang et Mingyong Li. « A Least Squares Support Vector Machine Sparseness Algorithm ». Journal of Convergence Information Technology 7, no 13 (31 juillet 2012) : 240–48. http://dx.doi.org/10.4156/jcit.vol7.issue13.28.
Texte intégralWU, Zong-liang, et Heng DOU. « New sparse least squares support vector machine algorithm ». Journal of Computer Applications 29, no 6 (4 décembre 2009) : 1559–62. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1087.2009.01559.
Texte intégralFarrokh, Mojtaba. « Hysteresis Simulation Using Least-Squares Support Vector Machine ». Journal of Engineering Mechanics 144, no 9 (septembre 2018) : 04018084. http://dx.doi.org/10.1061/(asce)em.1943-7889.0001509.
Texte intégralXing, Hong-Jie, et Li-Fei Li. « Robust least squares one-class support vector machine ». Pattern Recognition Letters 138 (octobre 2020) : 571–78. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2020.09.005.
Texte intégralPei, Huimin, Kuaini Wang et Ping Zhong. « Semi-supervised matrixized least squares support vector machine ». Applied Soft Computing 61 (décembre 2017) : 72–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2017.07.040.
Texte intégralLi, Yuangui, Chen Lin et Weidong Zhang. « Improved sparse least-squares support vector machine classifiers ». Neurocomputing 69, no 13-15 (août 2006) : 1655–58. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2006.03.001.
Texte intégralZhang, Ruiting, et Zhijian Zhou. « A Fuzzy Least Squares Support Tensor Machines in Machine Learning ». International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 10, no 8 (14 décembre 2015) : 4. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v10i8.5203.
Texte intégralWornyo, Dickson Keddy, et Xiang-Jun Shen. « Coupled Least Squares Support Vector Ensemble Machines ». Information 10, no 6 (3 juin 2019) : 195. http://dx.doi.org/10.3390/info10060195.
Texte intégralSuykens, J. A. K., et J. Vandewalle. « Recurrent least squares support vector machines ». IEEE Transactions on Circuits and Systems I : Fundamental Theory and Applications 47, no 7 (juillet 2000) : 1109–14. http://dx.doi.org/10.1109/81.855471.
Texte intégralLI, JIANPING, ZHENYU CHEN, LIWEI WEI, WEIXUAN XU et GANG KOU. « FEATURE SELECTION VIA LEAST SQUARES SUPPORT FEATURE MACHINE ». International Journal of Information Technology & ; Decision Making 06, no 04 (décembre 2007) : 671–86. http://dx.doi.org/10.1142/s0219622007002733.
Texte intégralLiang, Si Yang, et Jian Hong Lv. « Least Squares Support Vector Machine for Fault Diagnosis Optimization ». Applied Mechanics and Materials 347-350 (août 2013) : 505–8. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.347-350.505.
Texte intégralHwang, Changha, Sang-Il Choi et Jooyong Shim. « Deep multiple kernel least squares support vector regression machine ». Journal of the Korean Data And Information Science Sociaty 29, no 4 (31 juillet 2018) : 895–902. http://dx.doi.org/10.7465/jkdi.2018.29.4.895.
Texte intégralSaranya, N. « SENTIMENTAL ANALYSIS USING LEAST SQUARES TWIN SUPPORT VECTOR MACHINE ». International Journal of Advanced Research in Computer Science 8, no 7 (20 août 2017) : 860–66. http://dx.doi.org/10.26483/ijarcs.v8i7.4527.
Texte intégralNasiri, Jalal A., Nasrollah Moghadam Charkari et Saeed Jalili. « Least squares twin multi-class classification support vector machine ». Pattern Recognition 48, no 3 (mars 2015) : 984–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2014.09.020.
Texte intégralLiu, Kun, et Bing-Yu Sun. « Least Squares Support Vector Machine Regression with Equality Constraints ». Physics Procedia 24 (2012) : 2227–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.phpro.2012.02.327.
Texte intégralLicheng Jiao, Liefeng Bo et Ling Wang. « Fast Sparse Approximation for Least Squares Support Vector Machine ». IEEE Transactions on Neural Networks 18, no 3 (mai 2007) : 685–97. http://dx.doi.org/10.1109/tnn.2006.889500.
Texte intégralShim, Joo-Yong, Jong-Sig Bae et Chang-Ha Hwang. « Multiclass Classification via Least Squares Support Vector Machine Regression ». Communications for Statistical Applications and Methods 15, no 3 (30 mai 2008) : 441–50. http://dx.doi.org/10.5351/ckss.2008.15.3.441.
Texte intégralZiggah, Yao Yevenyo, Youjina Hu, Yakubu Issaka et Prosper Basommi Laari. « LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE MODEL FOR COORDINATE TRANSFORMATION ». Geodesy and cartography 45, no 5 (17 avril 2019) : 16–27. http://dx.doi.org/10.3846/gac.2019.6053.
Texte intégralKhemchandani, Reshma, et Aman Pal. « Multi-category laplacian least squares twin support vector machine ». Applied Intelligence 45, no 2 (23 mars 2016) : 458–74. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-016-0770-6.
Texte intégralXie, Xijiong, Feixiang Sun, Jiangbo Qian, Lijun Guo, Rong Zhang, Xulun Ye et Zhijin Wang. « Laplacian Lp norm least squares twin support vector machine ». Pattern Recognition 136 (avril 2023) : 109192. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2022.109192.
Texte intégralLiu, Yisen, Songbin Zhou, Weixin Liu, Xinhui Yang et Jun Luo. « Least-squares support vector machine and successive projection algorithm for quantitative analysis of cotton-polyester textile by near infrared spectroscopy ». Journal of Near Infrared Spectroscopy 26, no 1 (février 2018) : 34–43. http://dx.doi.org/10.1177/0967033518757069.
Texte intégralChen, Zhan-bo. « Research on Application of Regression Least Squares Support Vector Machine on Performance Prediction of Hydraulic Excavator ». Journal of Control Science and Engineering 2014 (2014) : 1–4. http://dx.doi.org/10.1155/2014/686130.
Texte intégralLu, Yan, et Zhiping Huang. « A new hybrid model of sparsity empirical wavelet transform and adaptive dynamic least squares support vector machine for fault diagnosis of gear pump ». Advances in Mechanical Engineering 12, no 5 (mai 2020) : 168781402092204. http://dx.doi.org/10.1177/1687814020922047.
Texte intégralGuan, Qiong, Han Qing Tao et Bin Huang. « The Computer Interlocking Software System Reliability Test Based on the Monte Carlo ». Applied Mechanics and Materials 614 (septembre 2014) : 397–400. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.614.397.
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Texte intégralMahmoud, Tarek. « Adaptive control scheme based on the least squares support vector machine network ». International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 21, no 4 (1 décembre 2011) : 685–96. http://dx.doi.org/10.2478/v10006-011-0054-6.
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Texte intégralSartakhti, Javad Salimi, Homayun Afrabandpey et Nasser Ghadiri. « Fuzzy least squares twin support vector machines ». Engineering Applications of Artificial Intelligence 85 (octobre 2019) : 402–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2019.06.018.
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Texte intégralYang, Chaoyu, Jie Yang et Jun Ma. « Sparse Least Squares Support Vector Machine With Adaptive Kernel Parameters ». International Journal of Computational Intelligence Systems 13, no 1 (2020) : 212. http://dx.doi.org/10.2991/ijcis.d.200205.001.
Texte intégralYu Kaijun. « A least Squares Support Vector Machine Classifier for Information Retrieval ». Journal of Convergence Information Technology 8, no 2 (31 janvier 2013) : 177–83. http://dx.doi.org/10.4156/jcit.vol8.issue2.22.
Texte intégralWU, Zong-liang, et Heng DOU. « Generalized least squares support-vector-machine algorithm and its application ». Journal of Computer Applications 29, no 3 (6 mai 2009) : 877–79. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1087.2009.00877.
Texte intégralXing, Chong, Liming Wan, Jiaxin Wang et Yanchun Liang. « Prediction of ncRNA Based on Least Squares Support Vector Machine ». Journal of Bionanoscience 7, no 1 (1 février 2013) : 121–25. http://dx.doi.org/10.1166/jbns.2013.1093.
Texte intégralJiang, Jingqing, Chuyisong et Lanying Bao. « ForwardGene Selection Algorithm Based on Least Squares Support Vector Machine ». Journal of Bionanoscience 7, no 3 (1 juin 2013) : 307–12. http://dx.doi.org/10.1166/jbns.2013.1136.
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