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题名升序
题名降序
作者升序
作者降序
WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
SGB-ELM: An Advanced Stochastic Gradient Boosting-Based Ensemble Scheme for Extreme Learning Machine
期刊论文
COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND NEUROSCIENCE, 2018, 卷号: 2018
作者:
Guo, Hua
;
Wang, Jikui
;
Ao, Wei
;
He, Yulin
Adobe PDF(2005Kb)
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浏览/下载:115/3
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提交时间:2021/03/24
Iterative methods
Knowledge acquisition
Machine learning
Optimization
Boosting mechanism
Derivation formulas
Ensemble methods
Extreme learning machine
Generalization performance
Objective functions
Second order optimization
Stochastic gradient boosting
Hyperspectral Monitoring Driven by Machine Learning Methods for Grassland Above-Ground Biomass
期刊论文
Remote Sensing, 2022, 卷号: 14, 期号: 9
作者:
Huang, Weiye
;
Li, Wenlong
;
Xu, Jing
;
Ma, Xuanlong
;
Li, Changhui
收藏
  |  
浏览/下载:79/0
  |  
提交时间:2022/05/19
Adaptive boosting
Biomass
Data mining
Feature extraction
Remote sensing
Aboveground biomass
Alpine grasslands
Features selection
Gaussian process regression
Growing season
HyperSpectral
Interpretability
Machine learning methods
Machine learning models
Support vectors machine
Data-driven optimization and machine learning analysis of compatible molecules for halide perovskite material
期刊论文
NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS, 2024, 卷号: 10, 期号: 1
作者:
Wang, Shaojun
;
Huang, Yiru
;
Hu, Wenguang
;
Zhang, Lei
收藏
  |  
浏览/下载:40/0
  |  
提交时间:2024/06/12
Additives
Density functional theory
Design for testability
Genetic algorithms
Hydrogen bonds
Lead compounds
Machine learning
Molecules
Perovskite
Photoelectrochemical cells
Condition
Data-driven methods
Data-driven optimization
Extra-trees
Halide perovskites
Industrial deployment
Machine-learning
Photoelectrochemicals
Post treatment
Solvent treatment
Fast anchor graph preserving projections
期刊论文
Pattern Recognition, 2024, 卷号: 146
作者:
Wang, Jikui
;
Wu, Yiwen
;
Li, Bing
;
Yang, Zhenguo
;
Nie, Feiping
收藏
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浏览/下载:49/0
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提交时间:2023/10/25
Anchors
Clustering algorithms
Graphic methods
Machine learning
Matrix algebra
Principal component analysis
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Anchor graph
Dimensionality reduction
Dimensionality reduction algorithms
Graph-based
Learn+
Number of samples
Principal-component analysis
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