Zobrazeno 1 - 10
of 22
pro vyhledávání: '"extreme random tree"'
Autor:
Guiping Zhao, Yifei Pei, Ruoqi Yang, Li Xiang, Zihan Fang, Ye Wang, Dou Yin, Jie Wu, Dan Gao, Dade Yu, Xiwen Li
Publikováno v:
Frontiers in Plant Science, Vol 13 (2022)
Ginseng is an important medicinal plant benefiting human health for thousands of years. Root disease is the main cause of ginseng yield loss. It is difficult to detect ginseng root disease by manual observation on the changes of leaves, as it takes a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ea628c3c9942443f982fc38bc03a2615
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 12, p 5787 (2022)
Music emotion recognition is increasingly becoming important in scientific research and practical applications. Due to the differences in musical characteristics between Western and Chinese classical music, it is necessary to investigate the distinct
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/085e139829844f3c903f355939098b6e
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 9, Iss 9, p 1728 (2019)
Because of the low accuracy of the current machine olfactory algorithms in detecting two mixed gases, this study proposes a hybrid gas detection algorithm based on an extreme random tree to greatly improve the classification accuracy and time efficie
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6701c821bacc497f9894cd6adb2cf649
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.
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 9, Iss 9, p 1728 (2019)
Applied Sciences
Volume 9
Issue 9
Applied Sciences
Volume 9
Issue 9
Because of the low accuracy of the current machine olfactory algorithms in detecting two mixed gases, this study proposes a hybrid gas detection algorithm based on an extreme random tree to greatly improve the classification accuracy and time efficie
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e1f4737dd5931a746204081acd4a50f2
https://doi.org/10.3390/app9091728
https://doi.org/10.3390/app9091728