Zobrazeno 1 - 10
of 2 865
pro vyhledávání: '"Random subspace method"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Entropy, Vol 25, Iss 8, p 1194 (2023)
In bearing fault diagnosis, machine learning methods have been proven effective on the basis of the heterogeneous features extracted from multiple domains, including deep representation features. However, comparatively little research has been perfor
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3acb3794c8c34b56ab148f36b36be24a
Publikováno v:
BMC Bioinformatics, Vol 19, Iss 1, Pp 1-9 (2018)
Abstract Background Relatively small changes to gene expression data dramatically affect co-expression networks inferred from that data which, in turn, can significantly alter the subsequent biological interpretation. This error propagation is an und
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d146200cab9d448bbfe882e1a2a52cfd
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 11, Iss 22, p 10957 (2021)
Time series classification (TSC) task is one of the most significant topics in data mining. Among all methods for this issue, the deep-learning-based shows superior performance for its good adaption to raw series data and automatic extraction of feat
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e2d5caf095bd493eb2d2bfcb456aece0
Publikováno v:
IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 30:3176-3190
Improving the trade-off between accuracy and interpretability is essential for the problem of handling high-dimensional data in Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy systems and providing insights into real-world tasks. However, the TSK fuzzy system becomes
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::92a45e1e16ef55feb4dbb39744848811
https://doi.org/10.1109/tfuzz.2021.3106330
https://doi.org/10.1109/tfuzz.2021.3106330
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Tanzy Love, Matthew Corsetti
Publikováno v:
Pattern Anal Appl
The Random Subspace Method (RSM) is an ensemble procedure in which each constituent learner is constructed using a randomly chosen subset of the data features. Regression trees are ideal candidate learners in RSM ensembles. By constructing trees upon
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::91cb33fc100c8c67e4c6fda37c958927
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35370452
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35370452
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.