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Fuzzy Support Vector Machine With Relative Density Information for Classifying Imbalanced Data

IEEE transactions on fuzzy systems, 2019-12, Vol.27 (12), p.2353-2367

2019

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Short-term PV power forecasting using hybrid GASVM technique

Renewable energy, 2019-09, Vol.140, p.367-379

2019

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Classification of sentiment reviews using n-gram machine learning approach

Expert systems with applications, 2016-09, Vol.57, p.117-126

2016

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EEG signal classification using universum support vector machine

Expert systems with applications, 2018-09, Vol.106, p.169-182

2018

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Feature parameter extraction and intelligent estimation of the State-of-Health of lithium-ion batteries

Energy (Oxford), 2019-06, Vol.176, p.91-102

2019

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COVID-19 cough classification using machine learning and global smartphone recordings

Computers in biology and medicine, 2021-08, Vol.135, p.104572-104572, Article 104572

2021

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Rolling bearing fault detection and diagnosis based on composite multiscale fuzzy entropy and ensemble support vector machines

Mechanical systems and signal processing, 2017-02, Vol.85, p.746-759

2017

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A comparison on multi-class classification methods based on least squares twin support vector machine

Knowledge-based systems, 2015-06, Vol.81, p.131-147

2015

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Smart power consumption abnormality detection in buildings using micromoments and improved K‐nearest neighbors

International journal of intelligent systems, 2021-06, Vol.36 (6), p.2865-2894

2021

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A novel intelligent diagnosis method using optimal LS-SVM with improved PSO algorithm

Soft computing (Berlin, Germany), 2019-04, Vol.23 (7), p.2445-2462

2019

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Inverse free reduced universum twin support vector machine for imbalanced data classification

Neural networks, 2023-01, Vol.157, p.125-135

2023

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Lithium Polymer Battery State-of-Charge Estimation Based on Adaptive Unscented Kalman Filter and Support Vector Machine

IEEE transactions on power electronics, 2016-03, Vol.31 (3), p.2226-2238

2016

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A comprehensive study on estimating higher heating value of biomass from proximate and ultimate analysis with machine learning approaches

Energy (Oxford), 2019-12, Vol.188, p.116077, Article 116077

2019

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Short-term wind power prediction based on LSSVM–GSA model

Energy conversion and management, 2015-09, Vol.101, p.393-401

2015

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A Semiproximal Support Vector Machine Approach for Binary Multiple Instance Learning

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2021-08, Vol.32 (8), p.3566-3577

2021

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Credit scoring using the clustered support vector machine

Expert systems with applications, 2015-02, Vol.42 (2), p.741-750

Harris, Terry

2015

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Time-frequency atoms-driven support vector machine method for bearings incipient fault diagnosis

Mechanical systems and signal processing, 2016-06, Vol.75, p.345-370

2016

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An Insight into Extreme Learning Machines: Random Neurons, Random Features and Kernels

Cognitive computation, 2014-09, Vol.6 (3), p.376-390

Huang, Guang-Bin

2014

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Semisupervised Neural Networks for Efficient Hyperspectral Image Classification

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2010-05, Vol.48 (5), p.2271-2282

2010

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Performance analysis of support vector machines classifiers in breast cancer mammography recognition

Neural computing & applications, 2014-04, Vol.24 (5), p.1163-1177

2014

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Novel volatility forecasting using deep learning–Long Short Term Memory Recurrent Neural Networks

Expert systems with applications, 2019-10, Vol.132, p.99-109

Liu, Yang

2019

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Ventricular Fibrillation and Tachycardia Classification Using a Machine Learning Approach

IEEE transactions on biomedical engineering, 2014-06, Vol.61 (6), p.1607-1613

2014

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Data-driven simulation of a thermal comfort-based temperature set-point control with ASHRAE RP884

Building and environment, 2019-06, Vol.156, p.137-146

2019

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Pan evaporation modeling using least square support vector machine, multivariate adaptive regression splines and M5 model tree

Journal of hydrology (Amsterdam), 2015-09, Vol.528, p.312-320

Kisi, Ozgur

2015

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SVM- and MRF-Based Method for Accurate Classification of Hyperspectral Images

IEEE geoscience and remote sensing letters, 2010-10, Vol.7 (4), p.736-740

2010

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