文献
J-GLOBAL ID:201802243653255406
整理番号:18A0943652
主成分分析と逆伝搬神経回路網を用いた活動モニタリングのためのハイブリッド法【JST・京大機械翻訳】
A hybrid method for activity monitoring using principal component analysis and back-propagation neural network
著者 (3件):
Kishore Swapnil
(School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India, 751024)
,
Bhattacharjee Sayandeep
(School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India, 751024)
,
Swetapadma Aleena
(School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India, 751024)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2017
号:
SmartTechCon
ページ:
885-889
発行年:
2017年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)