Articles de revues sur le sujet « RBF-SVM »
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Indraswari, Rarasmaya, et Agus Zainal Arifin. « RBF KERNEL OPTIMIZATION METHOD WITH PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ON SVM USING THE ANALYSIS OF INPUT DATA’S MOVEMENT ». Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi 10, no 1 (28 février 2017) : 36. http://dx.doi.org/10.21609/jiki.v10i1.410.
Texte intégralSchuhmann, Ricardo M., Andreas Rausch et Thomas Schanze. « Parameter estimation of support vector machine with radial basis function kernel using grid search with leave-p-out cross validation for classification of motion patterns of subviral particles ». Current Directions in Biomedical Engineering 7, no 2 (1 octobre 2021) : 121–24. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2021-2031.
Texte intégralHarafani, Hani. « Forward Selection pada Support Vector Machine untuk Memprediksi Kanker Payudara ». Jurnal Infortech 1, no 2 (14 janvier 2020) : 131–39. http://dx.doi.org/10.31294/infortech.v1i2.7398.
Texte intégralZafari, Azar, Raul Zurita-Milla et Emma Izquierdo-Verdiguier. « Evaluating the Performance of a Random Forest Kernel for Land Cover Classification ». Remote Sensing 11, no 5 (8 mars 2019) : 575. http://dx.doi.org/10.3390/rs11050575.
Texte intégralEckstein, Jan, Negin Moghadasi, Hermann Körperich, Elena Weise Valdés, Vanessa Sciacca, Lech Paluszkiewicz, Wolfgang Burchert et Misagh Piran. « A Machine Learning Challenge : Detection of Cardiac Amyloidosis Based on Bi-Atrial and Right Ventricular Strain and Cardiac Function ». Diagnostics 12, no 11 (4 novembre 2022) : 2693. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12112693.
Texte intégralKumar, Kapil. « Comprehensive Composition to Spot Intrusions by Optimized Gaussian Kernel SVM ». International Journal of Knowledge-Based Organizations 12, no 1 (janvier 2022) : 1–27. http://dx.doi.org/10.4018/ijkbo.291689.
Texte intégralJahed Armaghani, Danial, Panagiotis G. Asteris, Behnam Askarian, Mahdi Hasanipanah, Reza Tarinejad et Van Van Huynh. « Examining Hybrid and Single SVM Models with Different Kernels to Predict Rock Brittleness ». Sustainability 12, no 6 (12 mars 2020) : 2229. http://dx.doi.org/10.3390/su12062229.
Texte intégralMohammed, Ahmed Saud, Atheer Saleem Almawla et Salah Sabbar Thameel. « Prediction of Monthly Evaporation Model Using Artificial Intelligent Techniques in the Western Desert of Iraq-Al-Ghadaf Valley ». Mathematical Modelling of Engineering Problems 9, no 5 (13 décembre 2022) : 1261–70. http://dx.doi.org/10.18280/mmep.090513.
Texte intégralAmelia, Octavia Dwi, Agus M. Soleh et Septian Rahardiantoro. « Pemodelan Support Vector Machine Data Tidak Seimbang Keberhasilan Studi Mahasiswa Magister IPB ». Xplore : Journal of Statistics 2, no 1 (30 juin 2018) : 33–40. http://dx.doi.org/10.29244/xplore.v2i1.76.
Texte intégralSyahrial, Syahrial, Rosmin Ilham, Zulaika F. Asikin et St Surya Indah Nurdin. « Stunting Classification in Children's Measurement Data Using Machine Learning Models ». Journal La Multiapp 3, no 2 (31 mars 2022) : 52–60. http://dx.doi.org/10.37899/journallamultiapp.v3i2.614.
Texte intégralSun, Qiong, Zhiyong Tan et Xiaolu Zhou. « Workload prediction of cloud computing based on SVM and BP neural networks ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 3 (7 octobre 2020) : 2861–67. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-191266.
Texte intégralMiao, Man Xiang, et Yi Jin Gang. « Algorithms Research in the Application of Lorenz Time Series Prediction ». Advanced Materials Research 268-270 (juillet 2011) : 1017–20. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.268-270.1017.
Texte intégralKumar, Gyanendra. « IMPROVING DIGITAL SIGNATURE VERIFICATION ACCURACY THROUGH SUPPORT VECTOR MACHINE LEARNING : A COMPARATIVE STUDY ». International Journal of Advance Scientific Research 03, no 05 (1 mai 2023) : 75–79. http://dx.doi.org/10.37547/ijasr-03-05-11.
Texte intégralWang, Cheng. « Optimization of SVM Method with RBF Kernel ». Applied Mechanics and Materials 496-500 (janvier 2014) : 2306–10. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.496-500.2306.
Texte intégralRazaque, Abdul, Mohamed Ben Haj Frej, Muder Almi’ani, Munif Alotaibi et Bandar Alotaibi. « Improved Support Vector Machine Enabled Radial Basis Function and Linear Variants for Remote Sensing Image Classification ». Sensors 21, no 13 (28 juin 2021) : 4431. http://dx.doi.org/10.3390/s21134431.
Texte intégralBhushan, Shashi, Mohammed Alshehri, Neha Agarwal, Ismail Keshta, Jitendra Rajpurohit et Ahed Abugabah. « A Novel Approach to Face Pattern Analysis ». Electronics 11, no 3 (1 février 2022) : 444. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11030444.
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 intégralHasanah, Siti Hadijah. « CLASSIFICATION SUPPORT VECTOR MACHINE IN BREAST CANCER PATIENTS ». BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan 16, no 1 (21 mars 2022) : 129–36. http://dx.doi.org/10.30598/barekengvol16iss1pp129-136.
Texte intégralImanuela Mustamu, Laura, et Yuliant Sibaroni. « FUEL INCREASE SENTIMENT ANALYSIS USING SUPPORT VECTOR MACHINE WITH PARTICLE SWARM OPTIMIZATION AND GENETIC ALGORITHM AS FEATURE SELECTION ». Jurnal Teknik Informatika (Jutif) 4, no 3 (26 juin 2023) : 521–28. http://dx.doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.3.881.
Texte intégralAnanda, Fadhilah Dwi, et Yoga Pristyanto. « Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Internet Provider Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ». MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer 20, no 2 (30 mai 2021) : 407–16. http://dx.doi.org/10.30812/matrik.v20i2.1130.
Texte intégralWu, Jun, et Jin Hui Zou. « Combination Prediction Based on RBF-SVM Model for Short-Term Trafficflow ». Applied Mechanics and Materials 475-476 (décembre 2013) : 729–32. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.475-476.729.
Texte intégralOrangi-Fard, Negar, Alireza Akhbardeh et Hersh Sagreiya. « Predictive Model for ICU Readmission Based on Discharge Summaries Using Machine Learning and Natural Language Processing ». Informatics 9, no 1 (26 janvier 2022) : 10. http://dx.doi.org/10.3390/informatics9010010.
Texte intégralSharma, Reena, et Gurjot Kaur. « E-Mail Spam Detection Using SVM and RBF ». International Journal of Modern Education and Computer Science 8, no 4 (8 avril 2016) : 57–63. http://dx.doi.org/10.5815/ijmecs.2016.04.07.
Texte intégralAlemayehu, Dagnachew Melesew, Abrham Debasu Mengistu et Seffi Gebeyehu Mengistu. « Computer vision for Ethiopian agricultural crop pest identification ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 3, no 1 (1 juillet 2016) : 209. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v3.i1.pp209-214.
Texte intégralZhang, Hong, Zhi Guo Lei, Jian Guo et Zhao Yu Pian. « Short Term Load Forecasting Based on Improved RBF Neural Network ». Advanced Materials Research 860-863 (décembre 2013) : 2610–13. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.860-863.2610.
Texte intégralZhao, Qinghe, Zifang Zhang, Yuchen Huang et Junlong Fang. « TPE-RBF-SVM Model for Soybean Categories Recognition in Selected Hyperspectral Bands Based on Extreme Gradient Boosting Feature Importance Values ». Agriculture 12, no 9 (13 septembre 2022) : 1452. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture12091452.
Texte intégralKOÇER, SABRI. « CLASSIFYING MYOPATHY AND NEUROPATHY NEUROMUSCULAR DISEASES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 24, no 05 (août 2010) : 791–807. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001410008184.
Texte intégralLIU, HAN-BING, et YU-BO JIAO. « APPLICATION OF GENETIC ALGORITHM-SUPPORT VECTOR MACHINE (GA-SVM) FOR DAMAGE IDENTIFICATION OF BRIDGE ». International Journal of Computational Intelligence and Applications 10, no 04 (décembre 2011) : 383–97. http://dx.doi.org/10.1142/s1469026811003215.
Texte intégralNti, Isaac Kofi, Owusu Nyarko-Boateng, Felix Adebayo Adekoya et Benjamin Asubam Weyori. « An empirical assessment of different kernel functions on the performance of support vector machines ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 10, no 6 (1 décembre 2021) : 3403–11. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v10i6.3046.
Texte intégralZhang, Mei Jun, Hao Chen, Jie Huang et Kai Chai. « Combined Improved EEMD with SVM in the Application of Intellgent Fault Diagnosis ». Advanced Materials Research 706-708 (juin 2013) : 1774–77. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.706-708.1774.
Texte intégralOctaviani, Aulia, Nuryani Nuryani, Umi Salamah et Trio Pambudi Utomo. « Identification of high blood pressure using support vector machine and time-domain heart rate variability from photoplethysmography ». Journal of Physics : Conference Series 2498, no 1 (1 mai 2023) : 012003. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2498/1/012003.
Texte intégralAl-Faiz, Mohammed Z., et Ammar A. Al-hamadani. « IMPLEMENTATION OF EEG SIGNAL PROCESSING AND DECODING FOR TWO-CLASS MOTOR IMAGERY DATA ». Biomedical Engineering : Applications, Basis and Communications 31, no 04 (27 juin 2019) : 1950028. http://dx.doi.org/10.4015/s1016237219500285.
Texte intégralHosseini Monjezi, Pejman, Morteza Taki, Saman Abdanan Mehdizadeh, Abbas Rohani et Md Shamim Ahamed. « Prediction of Greenhouse Indoor Air Temperature Using Artificial Intelligence (AI) Combined with Sensitivity Analysis ». Horticulturae 9, no 8 (26 juillet 2023) : 853. http://dx.doi.org/10.3390/horticulturae9080853.
Texte intégralTomasouw, Berny Pebo, et Francis Yunito Rumlawang. « Penerapan Metode SVM Untuk Deteksi Dini Penyakit Stroke (Studi Kasus : RSUD Dr. H. Ishak Umarella Maluku Tengah dan RS Sumber Hidup-GPM) ». Tensor : Pure and Applied Mathematics Journal 4, no 1 (19 juin 2023) : 37–44. http://dx.doi.org/10.30598/tensorvol4iss1pp37-44.
Texte intégralPurwaningsih, Esty. « IMPROVING THE PERFORMANCE OF SUPPORT VECTOR MACHINE WITH FORWARD SELECTION FOR PREDICTION OF CHRONIC KIDNEY DISEASE ». JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) 8, no 1 (31 août 2022) : 18–24. http://dx.doi.org/10.33480/jitk.v8i1.3327.
Texte intégralRomero, R., E. L. Iglesias et L. Borrajo. « A Linear-RBF Multikernel SVM to Classify Big Text Corpora ». BioMed Research International 2015 (2015) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2015/878291.
Texte intégralGong, Lihong, Zhuxin Li et Zhen Zhang. « Diagnosis Model of Pipeline Cracks According to Metal Magnetic Memory Signals Based on Adaptive Genetic Algorithm and Support Vector Machine ». Open Mechanical Engineering Journal 9, no 1 (2 novembre 2015) : 1076–80. http://dx.doi.org/10.2174/1874155x01509011076.
Texte intégralZhang, Mei Jun, Jie Huang, Kai Chai et Hao Chen. « Bearing Binary Classification Intelligent Diagnosis by Combined Improved EEMD with SVM ». Applied Mechanics and Materials 341-342 (juillet 2013) : 1066–70. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.341-342.1066.
Texte intégralSahak, Rohilah, Nooritawati Md Tahir, Ahmad Ihsan Mohd Yassin et Fadhlan Hafizhelmi Kamaruzaman. « Human gait recognition using orthogonal least square as feature selection ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 17, no 3 (1 mars 2020) : 1355. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v17.i3.pp1355-1361.
Texte intégralNa, Wen Bo, Qing Feng Jiang et Zhi Wei Su. « Research of Fault Diagnosis Method Based on Improved Extreme Learning Machine ». Applied Mechanics and Materials 727-728 (janvier 2015) : 872–75. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.727-728.872.
Texte intégralIbrahim, Y., E. Okafor et B. Yahaya. « Optimization of RBF-SVM hyperparameters using genetic algorithm for face recognit ». Nigerian Journal of Technology 39, no 4 (24 mars 2021) : 1190–97. http://dx.doi.org/10.4314/njt.v39i4.27.
Texte intégralBilski, Piotr, et Bartosz Polok. « Analysis of the RBF ANN-based classifier for the diagnostics of electronic circuit ». ACTA IMEKO 7, no 1 (1 avril 2018) : 42. http://dx.doi.org/10.21014/acta_imeko.v7i1.516.
Texte intégralMujib, Khusnil, Achmad Hidayatno et Teguh Prakoso. « PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN LOCAL BINARY PATTERN (LBP) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ». TRANSIENT 7, no 1 (13 mars 2018) : 123. http://dx.doi.org/10.14710/transient.7.1.123-130.
Texte intégralTinaliah, Tinaliah, et Triana Elizabeth. « Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PrimaKu Menggunakan Metode Support Vector Machine ». JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) 9, no 4 (13 décembre 2022) : 3436–42. http://dx.doi.org/10.35957/jatisi.v9i4.3586.
Texte intégralYang, Liman, Lianming Su, Yixuan Wang, Haifeng Jiang, Xueyao Yang, Yunhua Li, Dongkai Shen et Na Wang. « Metal Roof Fault Diagnosis Method Based on RBF-SVM ». Complexity 2020 (3 décembre 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/9645817.
Texte intégralMuflikhah, Lailil, et Dimas Joko Haryanto. « High Performance of Polynomial Kernel at SVM Algorithm for Sentiment Analysis ». Journal of Information Technology and Computer Science 3, no 2 (7 novembre 2018) : 194. http://dx.doi.org/10.25126/jitecs.20183260.
Texte intégralAzis, Tukhfatur Rizmah. « Klasifikasi Tingkat Kebingungan Siswa Terhadap Video Pembelajaran Massive Open Online Source (MOOC) Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) ». MATHunesa : Jurnal Ilmiah Matematika 9, no 2 (31 août 2021) : 359–65. http://dx.doi.org/10.26740/mathunesa.v9n2.p359-365.
Texte intégralIsman Kurniawan, Reza Rendian Septiawan et Bambang Hadi Prakoso. « DPP IV Inhibitors Activities Prediction as An Anti-Diabetic Agent using Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine Method ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 6, no 6 (29 décembre 2022) : 974–80. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v6i6.4470.
Texte intégralZuriel, Heart Parasian PR, et Achmad Fahrurozi. « IMPLEMENTASI ALGORITMA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISA SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN PSBB ». Jurnal Ilmiah Informatika Komputer 26, no 2 (2021) : 149–62. http://dx.doi.org/10.35760/ik.2021.v26i2.4289.
Texte intégralWang, Ping An, Xu Sheng Gan et Deng Kai Yao. « Anomaly Intrusion Detection Based on Support Vector Machine with Mexico Hat Wavelet Kernel Function ». Applied Mechanics and Materials 687-691 (novembre 2014) : 3897–900. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.687-691.3897.
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