随机矢量,随机向量
本论文的具体研究工作包括以下几个方面:1、建立了基于随机森林算法和支持向量机算法的RNA结合蛋白识别的集成算法预测模型。
来源:互联网摘选这种求和方法不要求各个随机矢量在相位上具有0~2π的概率分布,使用的统计样本值较少。
来源:互联网摘选最后,将选取的描述符输入支持向量机以及随机森林算法建立模型。
来源:互联网摘选在分析回波信号时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形布朗运动的回波信号分维特征矢量提取的理论和方法;
来源:互联网摘选假设LSF矢量属于GMM中的某一个Gaussian分布,用Gaussian分布随机矢量的量化方法对LSF矢量进行了量化。
来源:互联网摘选并用随机森林、随机梯度Boosting、支持向量机和人工神经网络四种算法对预留的数据进行了预测,结果表明人工神经网络的预测误差最小。
来源:互联网摘选
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