首页 > 论文中心 > 基于增量SVM的可继续学习微钙化点检测算法

基于增量SVM的可继续学习微钙化点检测算法

在线阅读下载PDF 导出详情

摘要则新样本不是支持向量,即支持向量机在全体样本上训练和在支持向量集上训练得到的决策函数相同,说明新样本不是支持向量

DOI rdxo7onldl/2437601

作者 admin

机构地区不详

出处《未知》未知

关键词增量继续学习微微钙化

分类 [自动化与计算机技术][]

出版日期 2019年07月08日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

相关文献

1admin. 基于SVM输出概率建模的微钙化点检测算法.自动化与计算机技术,2019-03.
2admin. 一种改进的SUSAN角点检测算法.自动化与计算机技术,2019-07.
3刘芳,屠海波. 基于深度学习的行人检测算法研究.教育学,2021-06.
4李昂达. 基于深度学习的目标检测算法综述.建筑技术科学,2024-03.
5唐雄;潘骏;王岳;孙亮. 基于图像对比度区域的自适应Harris角点检测算法.物理电子学,2017-02.
6王坤宇1，杨坤2. 基于深度学习的目标检测算法研究综述.,2022-09.
7王雪松. 局部异常点检测算法的电能表高压泄露计量.产业经济,2021-12.
8何斌誉. 基于深度学习的结构实体检测算法研究.建筑理论,2023-08.
9董新钰. 基于深度学习的遥感图像目标检测算法研究.建筑理论,2022-11.
10李晓玉. 基于深度学习的网络入侵检测算法优化研究.建筑技术科学,2024-08.

相关推荐

同分类资源更多

相关关键词

增量继续学习微微钙化

返回顶部