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    关键词中包括 support vector machine 的文章

1  基于关联关系分析的符号数据分类方法
 付康安1,郭虎升1,王文剑1,2* 2017年第4期 [815-][摘要](210)[pdf 1980KB](185)
2 基于稀疏特征的交通流视频检测算法
张鹏,黄毅,阮雅端,陈启美* 2015年第2期 [264-270][摘要](340)[pdf 1367KB](424)
3 融合领域知识短语树核函数的中文领域实体关系抽取
陈鹏1郭剑毅1,2余正涛1,2严馨1,2张志坤1,2高盛祥1,2 2015年第1期 [181-186][摘要](437)[pdf 1543KB](374)
4 基于粒分布的加速训练方法
张宇1,王文剑1,2,郭虎升1 2013年第5期 [644-649][摘要](335)[pdf 1031KB](427)
DOI:
5 基于多粒度数据压缩的支持向量机
包文颖1,胡清华2,王长忠1** 2013年第5期 [637-643][摘要](342)[pdf 860KB](380)
DOI:
6 基于概率密度估计的增量支持向量机算法
潘世超1,王文剑1,2**,郭虎升1 2013年第5期 [603-610][摘要](370)[pdf 1490KB](426)
DOI:
7 一种改进的样例约简支持向量机
翟俊海1,2王婷婷1王熙照1,2 2013年第5期 [596-602][摘要](354)[pdf 784KB](349)
DOI:
8  领域本体概念实例、属性和属性值的抽取及关系预测*
 郭剑毅1.2**,李真1·2,余正涛1·2,张志坤1.2
2012年第4期 [383-389][摘要](230)[pdf 315KB](559)
DOI:
9  最小最大模块化网络中基于聚类的数据划分方法研究*
 解晓敏1,李云2** 2012年第2期 [133-139][摘要](207)[pdf 341KB](396)
DOI:
10  一种新的支持向量机主动学习策略*

 白龙飞1,王文剑2**,郭虎升1 2012年第2期 [182-189][摘要](275)[pdf 416KB](376)
DOI:
11  一种基于模糊支持向量机软件模块缺陷检测算法*

 郭丽娜1**,杨杨2 2012年第2期 [221-227][摘要](252)[pdf 291KB](394)
DOI:
12  基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法*

 谢娟英触,张兵权,汪万紫
2011年第4期 [354-363][摘要](239)[pdf 465KB](385)
DOI:
13  一种新的基于粗糙集的动态样本识别算法*


 易兴辉 ** , 王国胤, 胡峰 2010年第5期 [501-506][摘要](223)[pdf 209KB](328)
DOI:
14  基于时空分析的短时交通流量预测模型*

 夏英 1, 2 ** , 梁中军 2 , 王国胤 2
2010年第5期 [552-560][摘要](199)[pdf 681KB](422)
DOI: