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李松江，王会会，杨华民，王鹏（长春理工大学计算机科学技术学院）.基于DBN的多任务高速公路通行费预测模型[J].计算机工程与设计,2019,第9期陈禹^1,2，赵静雅¹，朱庆华¹，刘涌¹（北京电子科技职业学院电信工程学院；北京邮电大学信息与通信工程学院）.基于强化学习的WLAN节点自适应调整技术[J].计算机工程与设计,2019,第9期苏卫星，任欢（天津工业大学计算机科学与软件学院）.基于改进偏最小二乘回归的矿浆元素含量预测[J].计算机工程与设计,2019,第9期陈孔婷，王兴起（杭州电子科技大学计算机学院）.基于EFSM的最小测试用例集生成方法[J].计算机工程与设计,2019,第9期蒋华，林森，王鑫，王慧娇（桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室）.海洋数据下的密度自适应聚类算法[J].计算机工程与设计,2019,第9期刘乔寿，吴立访（重庆邮电大学光通信与网络重点实验室）.基于负载均衡的异构蜂窝网络性能分析[J].计算机工程与设计,2019,第9期马正华，周孟琳，陈阳，诸燕平（常州大学信息科学与工程学院）.基于稀疏源重构的信道均衡算法[J].计算机工程与设计,2019,第9期李佳烨，张乐园，雷聪（广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室）.基于核函数的低秩非线性属性选择算法[J].计算机工程与设计,2019,第9期曹现刚，姜韦光，张鑫媛（西安科技大学机械工程学院）.基于改进PSO-GA的设备点检路径优化[J].计算机工程与设计,2019,第9期郇战，陈学杰，万彩艳，吕士云，耿宏杨（常州大学信息数理学院）.结合形状序列与LTN的步态身份识别[J].计算机工程与设计,2019,第9期杨晓青，莫建文（桂林电子科技大学信息与通信学院）.基于深度卷积神经网络的端对端人脸对齐算法[J].计算机工程与设计,2019,第9期赵瑞姣，王欣娟，孙静宇（太原理工大学信息与计算机学院）.社区均模型的IBCF算法[J].计算机工程与设计,2019,第9期张志远，李庭恩（中国民航大学计算机科学与技术学院）.基于自注意力机制的双向分层语义模型[J].计算机工程与设计,2019,第9期张晗，钱育蓉，王跃飞，陈人和，田宸玮（新疆大学软件学院）.基于ViBe的改进对运动目标边缘检测[J].计算机工程与设计,2019,第9期王彦哲，张立民，张兵强，李振宇（海军航空大学信息融合研究所）.基于LFMMI准则的低资源普通话识别改进[J].计算机工程与设计,2019,第9期孙美艳，田玉玲（太原理工大学信息与计算机学院）.基于混沌免疫算法的深度信念网络参数优化[J].计算机工程与设计,2019,第9期王守金，程小桐，宋晓宇（沈阳建筑大学信息与控制工程学院）.引入高斯分布缩放因子的人工蜂群算法[J].计算机工程与设计,2019,第9期胡晓阳，陈开颜，张阳，谢方方，徐子言（陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心）.基于模板匹配的RSA电磁旁路分析方法[J].计算机工程与设计,2019,第9期郭会，邓伦治（贵州师范大学数学科学学院）.基于身份的多接收者签密方案[J].计算机工程与设计,2019,第9期叶小艳¹，叶小莺²，周化¹（广州大学华软软件学院网络技术系；广东东软学院计算机科学与技术系）.基于影响力社区检测与蚁群算法的特征选择[J].计算机工程与设计,2019,第9期何香凝¹，郭荣佐¹，黄君²（四川师范大学计算机科学学院；四川工商职业技术学院经济与管理系）.基于符号执行的家居网关协议级能耗建模[J].计算机工程与设计,2019,第9期曾爱萍¹，黄山²（四川大学电气信息学院；四川大学计算机学院）.基于LRNP纹理特征的均值漂移目标跟踪[J].计算机工程与设计,2019,第9期杨茜，赵新辉（郑州大学体育学院体育教育系）.粒度不可区分的隐私保护方法[J].计算机工程与设计,2019,第9期孙卫真¹，王訸¹，向勇²（首都师范大学信息工程学院；清华大学计算机科学与技术系）.基于工作流的监控系统灵活性增强方法[J].计算机工程与设计,2019,第9期宋晓秋，彭树敏（中国航天科工集团第二研究院706所）.两两组合测试用例生成工具的比较实验[J].计算机工程与设计,2019,第9期刘恩海^1,2，高文斌^1,2，孔瑞平³，刘贝野^1,2，董瑶^1,2，陈媛媛^1,2（河北工业大学人工智能与数据科学学院；河北工业大学河北省大数据计算重点实验室；天津工业职业学院智能技术系）.改进的RRT路径规划算法[J].计算机工程与设计,2019,第8期陈谌，梁雪春（南京工业大学电气工程与控制科学学院）.基于基尼指标和卡方检验的特征选择方法[J].计算机工程与设计,2019,第8期夏景明¹，李冲¹，谈玲²，周刚¹（南京信息工程大学电子与信息工程学院；南京信息工程大学计算机与软件学院）.改进的随机森林分类器网络入侵检测方法[J].计算机工程与设计,2019,第8期王志华，刘绍廷，罗齐（郑州大学软件与应用科技学院）.基于改进K-modes聚类的KNN分类算法[J].计算机工程与设计,2019,第8期首页上一页 5 6 7 8 9 下一页尾页共有21页，转到页

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