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Ampuła, Dariusz. « Random Forest in the Tests of Small Caliber Ammunition ». Journal of KONBiN 52, no 1 (1 mars 2022) : 73–85. http://dx.doi.org/10.2478/jok-2022-0006.
Texte intégralK, Srinivasa Reddy. « Texture Filtration Module Under Stabilization Via Random Forest Optimization Methodology ». International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering 8, no 3 (25 juin 2019) : 458–69. http://dx.doi.org/10.30534/ijatcse/2019/20832019.
Texte intégralOrtiz-Reyes, Alma Delia, Efraín Velasco-Bautista, Arian Correa-Díaz et Gregorio Ángeles-Pérez. « Predicción de variables dasométricas mediante modelos lineales mixtos y datos de LiDAR aerotransportado ». E-CUCBA 9, no 17 (29 décembre 2021) : 88–95. http://dx.doi.org/10.32870/ecucba.vi17.213.
Texte intégralMitra, Mainak, et Soumit Roy. « Comparative Analysis of Predictive Models for Carbon Emission in Major Countries : A Focus on Linear Regression and Random Forest ». International Journal of Science and Research (IJSR) 6, no 8 (5 août 2017) : 2295–302. http://dx.doi.org/10.21275/sr231205142350.
Texte intégralAlimbayeva, Zhadyra, Chingiz Alimbayev, Kassymbek Ozhikenov, Nurlan Bayanbay et Aiman Ozhikenova. « Wearable ECG Device and Machine Learning for Heart Monitoring ». Sensors 24, no 13 (28 juin 2024) : 4201. http://dx.doi.org/10.3390/s24134201.
Texte intégralGao, Quansheng. « Design and Implementation of 3D Animation Data Processing Development Platform Based on Artificial Intelligence ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (30 mai 2022) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1518331.
Texte intégralTogatorop, Parmonangan R., Megawati Sianturi, David Simamora et Desriyani Silaen. « Optimizing Random Forest using Genetic Algorithm for Heart Disease Classification ». Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi 13, no 1 (10 août 2022) : 60. http://dx.doi.org/10.24843/lkjiti.2022.v13.i01.p06.
Texte intégralZhao, Lefa, Yafei Zhu et Tianyu Zhao. « Deep Learning-Based Remaining Useful Life Prediction Method with Transformer Module and Random Forest ». Mathematics 10, no 16 (13 août 2022) : 2921. http://dx.doi.org/10.3390/math10162921.
Texte intégralLudot-Vlasak, Ronan. « Romulus en Amérique : recyclage et récupération des modèles antiques par John Howard Payne ». Recherches anglaises et nord-américaines 45, no 1 (2012) : 65–82. http://dx.doi.org/10.3406/ranam.2012.1424.
Texte intégralZhou, Bo, et Omer Saeed. « Comparative Analysis of Volleyball Serve Action Based on Human Posture Estimation ». Mobile Information Systems 2022 (30 septembre 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4817463.
Texte intégralCai, Jiaowu, Peng Liu et Liangyu Li. « Pipeline gas leakage early warning system based on wireless sensor network ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 2, no 2 (29 décembre 2022) : 53–57. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v2i2.4085.
Texte intégralRadivojević, Dušan, Nikola Mirkov et Slobodan Maletić. « Human activity recognition based on machine learning classification of smartwatch accelerometer dataset ». FME Transactions 49, no 1 (2021) : 225–32. http://dx.doi.org/10.5937/fme2101225r.
Texte intégralMassoud, Rana, Riccardo Berta, Stefan Poslad, Alessandro De Gloria et Francesco Bellotti. « IoT Sensing for Reality-Enhanced Serious Games, a Fuel-Efficient Drive Use Case ». Sensors 21, no 10 (20 mai 2021) : 3559. http://dx.doi.org/10.3390/s21103559.
Texte intégralFu, Mingliang, Yuquan Leng, Haitao Luo et Weijia Zhou. « An Occlusion-Aware Framework for Real-Time 3D Pose Tracking ». Sensors 18, no 8 (20 août 2018) : 2734. http://dx.doi.org/10.3390/s18082734.
Texte intégralWang, Chao, Yunxiao Sun, Wenting Wang, Hongri Liu et Bailing Wang. « Hybrid Intrusion Detection System Based on Combination of Random Forest and Autoencoder ». Symmetry 15, no 3 (21 février 2023) : 568. http://dx.doi.org/10.3390/sym15030568.
Texte intégralMuruganantham, Kavitha, et Subbaiah Shanmugasundaram. « Distributed Improved Deep Prediction for Recommender System using an Ensemble Learning ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 4 (4 mai 2023) : 261–68. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i4.6448.
Texte intégralKulkarni, Prasad, Tushar Patil, Aditya Pandey, Vishwesh Vyawahare, Dhiraj Magare et Gajanan Birajdar. « Performance Assessment of Hetero-Junction Intrinsic Thin Film HIT Photovoltaic Module Using Machine Learning Methods ». ITM Web of Conferences 44 (2022) : 01009. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20224401009.
Texte intégralRen, Keyu, Heqing Peng, Junwei Wu, Shengtao Yao, Jinfeng Li et Pingyu Li. « PT module -A Traffic Signal Classification Model Based on Convolutional Neural Networks and Random Forests ». Applied and Computational Engineering 2, no 1 (22 mars 2023) : 374–81. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/2/20220531.
Texte intégralJi, Yin, Jiandong Fang et Yudong Zhao. « Clover Dry Matter Predictor Based on Semantic Segmentation Network and Random Forest ». Applied Sciences 13, no 21 (26 octobre 2023) : 11742. http://dx.doi.org/10.3390/app132111742.
Texte intégralEu, Song, Chang-Woo Lee, Junpyo Seo et Choongshik Woo. « Analyzing the Effect of Check Dam in Debris Flow Hazard Map Using Random Walk Model ». Crisis and Emergency Management : Theory and Praxis 17, no 9 (30 septembre 2021) : 91–103. http://dx.doi.org/10.14251/crisisonomy.2021.17.9.91.
Texte intégralChen, Zheng, et Weixiong Zhang. « Integrative Analysis Using Module-Guided Random Forests Reveals Correlated Genetic Factors Related to Mouse Weight ». PLoS Computational Biology 9, no 3 (7 mars 2013) : e1002956. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002956.
Texte intégralPaunović-Pantić, Jovana, Danijela Vučević, Igor Pantić, Svetlana Valjarević et Tatjana Radosavljević. « Development of random forest machine learning model for the detection of changes in liver tissue after exposure to iron oxide nanoparticles ». Medicinska istrazivanja 57, no 1 (2024) : 21–26. http://dx.doi.org/10.5937/medi57-46969.
Texte intégralElsayed, Khaled, Azrul A. Mutalib, Mohamed Elsayed et Mohd Reza Azmi. « Optimising Plate Thickness in Interlocking Inter-Module Connections for Modular Steel Buildings : A Finite Element and Random Forest Approach ». Buildings 14, no 5 (29 avril 2024) : 1254. http://dx.doi.org/10.3390/buildings14051254.
Texte intégralAfiantara, Agus, Bagus Mahawan et Eka Budiarto. « Predicting of Banking Stability Using Machine Learning Technique of Random Forests ». ACMIT Proceedings 6, no 1 (5 juillet 2021) : 1–8. http://dx.doi.org/10.33555/acmit.v6i1.89.
Texte intégralChristian, Robby, Balza Achmad et Hyun Gook Kang. « Prognostic Methods on Accelerator’s Anode Voltage Regulator ». E3S Web of Conferences 43 (2018) : 01020. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/20184301020.
Texte intégralYan, Guobing, Qiang Sun, Jianying Huang et Yonghong Chen. « Helmet Detection Based on Deep Learning and Random Forest on UAV for Power Construction Safety ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 25, no 1 (20 janvier 2021) : 40–49. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2021.p0040.
Texte intégralUmutoni, C., et I. Ngaruye. « Prediction of Tea Production in Rwanda Using Data Mining Techniques ». Agricultural and Food Science Journal of Ghana 15, no 1 (22 mars 2023) : 1631–40. http://dx.doi.org/10.4314/afsjg.v15i1.10.
Texte intégralIlbeigipour, Sadegh, Amir Albadvi et Elham Akhondzadeh Noughabi. « Real-Time Heart Arrhythmia Detection Using Apache Spark Structured Streaming ». Journal of Healthcare Engineering 2021 (22 avril 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6624829.
Texte intégralWang, Shun-Yuan, Wen-Bin Lin et Yu-Chieh Shu. « Design of Machine Learning Prediction System Based on the Internet of Things Framework for Monitoring Fine PM Concentrations ». Environments 8, no 10 (24 septembre 2021) : 99. http://dx.doi.org/10.3390/environments8100099.
Texte intégralHeras, Diego, et Carlos Matovelle. « Machine-learning methods for hydrological imputation data : analysis of the goodness of fit of the model in hydrographic systems of the Pacific - Ecuador ». Ambiente e Agua - An Interdisciplinary Journal of Applied Science 16, no 3 (27 mai 2021) : 1. http://dx.doi.org/10.4136/ambi-agua.2708.
Texte intégralKim, Sunhae, Hye-Kyung Lee et Kounseok Lee. « Which PHQ-9 Items Can Effectively Screen for Suicide ? Machine Learning Approaches ». International Journal of Environmental Research and Public Health 18, no 7 (24 mars 2021) : 3339. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph18073339.
Texte intégralSRISANKAR, M., et Dr K. P. LOCHANAMBAL. « THE SENTIMENTAL ANALYSIS USING DEEP LEARNING MODELS ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 07, no 11 (1 novembre 2023) : 1–11. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem27151.
Texte intégralLemenkova, Polina. « Random Forest Classifier Algorithm of Geographic Resources Analysis Support System Geographic Information System for Satellite Image Processing : Case Study of Bight of Sofala, Mozambique ». Coasts 4, no 1 (26 février 2024) : 127–49. http://dx.doi.org/10.3390/coasts4010008.
Texte intégralKurade, Chinmay, Maninder Meenu, Sahil Kalra, Ankur Miglani, Bala Chakravarthy Neelapu, Yong Yu et Hosahalli S. Ramaswamy. « An Automated Image Processing Module for Quality Evaluation of Milled Rice ». Foods 12, no 6 (16 mars 2023) : 1273. http://dx.doi.org/10.3390/foods12061273.
Texte intégralZhang, Huacong, Huaiqing Zhang, Keqin Xu, Yueqiao Li, Linlong Wang, Ren Liu, Hanqing Qiu et Longhua Yu. « A Novel Framework for Stratified-Coupled BLS Tree Trunk Detection and DBH Estimation in Forests (BSTDF) Using Deep Learning and Optimization Adaptive Algorithm ». Remote Sensing 15, no 14 (10 juillet 2023) : 3480. http://dx.doi.org/10.3390/rs15143480.
Texte intégralFried, J. S., et J. K. Gilless. « Stochastic Representation of Fire Occurrence in a Wildland Fire Protection Planning Model for California ». Forest Science 34, no 4 (1 décembre 1988) : 948–59. http://dx.doi.org/10.1093/forestscience/34.4.948.
Texte intégralLiu, Jin, Shanshan Qiu et Zhenbo Wei. « Real-Time Measurement of Moisture Content of Paddy Rice Based on Microstrip Microwave Sensor Assisted by Machine Learning Strategies ». Chemosensors 10, no 10 (20 septembre 2022) : 376. http://dx.doi.org/10.3390/chemosensors10100376.
Texte intégralRodríguez-Azar, Paula Ivone, Jose Manuel Mejía-Muñoz, Oliverio Cruz-Mejía, Rafael Torres-Escobar et Lucero Verónica Ruelas López. « Fog Computing for Control of Cyber-Physical Systems in Industry Using BCI ». Sensors 24, no 1 (27 décembre 2023) : 149. http://dx.doi.org/10.3390/s24010149.
Texte intégralMizuno, Osamu, Naoki Kawashima et Kimiaki Kawamoto. « Fault-Prone Module Prediction Approaches Using Identifiers in Source Code ». International Journal of Software Innovation 3, no 1 (janvier 2015) : 36–49. http://dx.doi.org/10.4018/ijsi.2015010103.
Texte intégralR, Virupaksha Gouda, Anoop R, Joshi Sameerna, Arif Basha et Sahana Gali. « Forest Fire Prediction Using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 792–97. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.51496.
Texte intégralJeong, YiNa, SuRak Son et ByungKwan Lee. « The Lightweight Autonomous Vehicle Self-Diagnosis (LAVS) Using Machine Learning Based on Sensors and Multi-Protocol IoT Gateway ». Sensors 19, no 11 (3 juin 2019) : 2534. http://dx.doi.org/10.3390/s19112534.
Texte intégralPei, Huiqing, Toshiaki Owari, Satoshi Tsuyuki et Yunfang Zhong. « Application of a Novel Multiscale Global Graph Convolutional Neural Network to Improve the Accuracy of Forest Type Classification Using Aerial Photographs ». Remote Sensing 15, no 4 (11 février 2023) : 1001. http://dx.doi.org/10.3390/rs15041001.
Texte intégralGao, Meizhen, Li Li et Yetong Gao. « Statistics and Analysis of Targeted Poverty Alleviation Information Integrated with Big Data Mining Algorithm ». Security and Communication Networks 2022 (23 avril 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1496170.
Texte intégralLee, Sang J., Dahee Chung, Akiko Asano, Daisuke Sasaki, Masahiko Maeno, Yoshiki Ishida, Takuya Kobayashi, Yukinori Kuwajima, John D. Da Silva et Shigemi Nagai. « Diagnosis of Tooth Prognosis Using Artificial Intelligence ». Diagnostics 12, no 6 (9 juin 2022) : 1422. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12061422.
Texte intégralAlalayah, Khaled M., Khadija M. Alaidarous, Samah M. Alzanin, Mohammed A. Mahdi, Mohamed A. G. Hazber, Ibrahim M. Alwayle et Khaled M. G. Noaman. « Design an Internet of Things Standard Machine Learning Based Intrusion Detection for Wireless Sensing Networks ». Journal of Nanoelectronics and Optoelectronics 18, no 2 (1 février 2023) : 217–26. http://dx.doi.org/10.1166/jno.2023.3383.
Texte intégralXue, Hongxiang, Mingxia Shen, Yuwen Sun, Haonan Tian, Zihao Liu, Jinxin Chen et Peiquan Xu. « Instance Segmentation and Ensemble Learning for Automatic Temperature Detection in Multiparous Sows ». Sensors 23, no 22 (12 novembre 2023) : 9128. http://dx.doi.org/10.3390/s23229128.
Texte intégralYao, Jiaqi, Ying Zhang et Chen Xin. « Network-on-Chip hardware Trojan detection platform based on machine learning ». Journal of Physics : Conference Series 2189, no 1 (1 février 2022) : 012004. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2189/1/012004.
Texte intégralJiang, Tingyao, et Shuo Chen. « A Lightweight Forest Pest Image Recognition Model Based on Improved YOLOv8 ». Applied Sciences 14, no 5 (27 février 2024) : 1941. http://dx.doi.org/10.3390/app14051941.
Texte intégralBelova, Ye P. « Using Formant Characteristics of Russian Vowels and Consonants for User Authentication ». Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science 18, no 1 (17 décembre 2023) : 59–69. http://dx.doi.org/10.55648/1998-6920-2024-18-1-59-69.
Texte intégralNastić, Filip. « Predlog modela za predviđanje koncentracije suspendovanih (PM2.5) čestica u vazduhu ». Energija, ekonomija, ekologija XXV, no 3 (2023) : 39–44. http://dx.doi.org/10.46793/eee23-3.39n.
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