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摘要:
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基于支持向量机的并行学习方法研究
并行处理系统
学习系统
支持向量机
分类器组合
支持向量机增量学习方法及应用
支持向量机
增量学习
学习精度
学习速度
基于云模型的最接近支持向量机增量学习方法
支持向量机
云模型
分类
增量学习
基于分段核函数的支持向量机及其应用
支持向量机
分段核函数
全局核
局部核
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于支持向量机的分段线性学习方法
来源期刊 计算机科学 学科 数学
关键词
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 136-138
页数 3页 分类号 O183
字数 4005字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2003.04.042
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴中福 重庆大学计算机学院 194 2729 26.0 44.0
2 王茜 重庆大学计算机学院 68 682 14.0 23.0
3 杨强 重庆大学计算机学院 15 71 5.0 8.0
传播情况
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引文网络
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2016(1)
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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