文献
J-GLOBAL ID:201802268950537040
整理番号:18A1046092
空間情報を用いた複雑ネットワークモデルに基づくテクスチャ分類性能改善のためのSVMアンサンブル手法【JST・京大機械翻訳】
SVM ensemble approaches for improving texture classification performance based on complex network model with spatial information
著者 (2件):
Ozaki Srisupang Thewsuwan Nanto
(Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, 2-4 Hibikino, Wakamatsu, Kitakyushu, Fukuoka 808-0196, Japan)
,
Horio Keiichi
(Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology, 2-4 Hibikino, Wakamatsu, Kitakyushu, Fukuoka 808-0196, Japan)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2018
号:
IWAIT
ページ:
1-3
発行年:
2018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)