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61. 基于
S
OM聚類算法的核級管道支吊架根部智能選型研究
62. 基于混合高斯模型測距誤差修正和EM-
S
OM的節(jié)點(diǎn)定位算法設(shè)計(jì)
63. 用
S
OM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究長江沖淡水的多尺度時(shí)空變化規(guī)律
64. 基于改進(jìn)
S
OM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與RFM模型的非壽險(xiǎn)客戶細(xì)分研究
65. LCD模糊熵和
S
OM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在液壓泵故障診斷中的應(yīng)用
66. 基于
S
OM-K-mean
s
的天涯BB
S
水軍帖的聚類分析
67. 一種K-MEAN
S
和
S
OM結(jié)合算法在電信客戶細(xì)分中的應(yīng)用
68. 基于AHP-TOP
S
I
S
和
S
OM聚類的區(qū)域創(chuàng)新策源能力評價(jià)
69. 基于
S
OM聚類變量選擇方法的共識模型在近紅外光譜數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
70. 基于
S
OM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的耕地非農(nóng)化壓力區(qū)域差異研究——以湖北省為例
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