الفهرسة نشطة
للباحثين للناشرين تسجيل الدخول إنشاء حساب
الرئيسية الأبحاث Journal of King Saud University - Computer and Inf
Q1 2026

A meta-learning RBF-ELM network with a novel conditional entropy distance metric for mixed-attribute data classification

Qiude Li · Liezhen Wang · Shengfen Ji · Yang Yu · Sigui Hu · Qingyu Xiong · Zuquan Hu · Zhu Zeng
10.1007/s44443-026-00969-z 386 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
386
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Qiude, L., Liezhen, W., Shengfen, J., Yang, Y., Sigui, H., Qingyu, X., Zuquan, H., Zhu, Z. (2026). A meta-learning RBF-ELM network with a novel conditional entropy distance metric for mixed-attribute data classification. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. https://doi.org/10.1007/s44443-026-00969-z
أبحاث ذات صلة
Federated heterogeneous subgraph learning with meta-path-guided role mapping and condensation
Yanjin Cheng; Wenmin Li; Sujuan Qin; Tengfei Tu; Qiaoyan Wen · 2026
0
استشهاد
389
0
استشهاد
385
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1319-1578
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Agriculture & Food
الناشر Elsevier / King Saud University
الدولة 🇸🇦 Saudi Arabia
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 31 Jul 2026