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文献
J-GLOBAL ID：202002267373942932
整理番号：20A2615203
工学データの学習と予測に対する分数ホットデック補完の影響【JST・京大機械翻訳】
Impacts of Fractional Hot-Deck Imputation on Learning and Prediction of Engineering Data
Song Ikkyun
(Department of Civil Engineering, Iowa State University, Ames, IA, USA)
,
Yang Yicheng
(Department of Civil Engineering, Iowa State University, Ames, IA, USA)
,
Im Jongho
(Department of Applied Statistics, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea)
,
Tong Tong
(Department of Civil Engineering, Iowa State University, Ames, IA, USA)
,
Ceylan Halil
(Department of Civil Engineering, Iowa State University, Ames, IA, USA)
,
Cho In Ho
(Department of Civil Engineering, Iowa State University, Ames, IA, USA)
資料名：
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 32 号： 12 ページ： 2363-2373 発行年： 2020年
JST資料番号： T0838A ISSN： 1041-4347 CODEN： ITKEEH 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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