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According to [6], Support Vector Ma

According to [6], Support Vector Machine (SVM) and Neural Networks (NN) are the most effective prediction algorithms to predict future system characteristics. Therefore, in this work we used SVM and NN algorithms as the Prediction component. The main contributions of this work are:

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결과 (한국어) 1: [복제]

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[6]에 따르면 지원 벡터 기계 (SVM) 및 신경 네트워크 (NN) 미래 시스템 특성을 예측 하는 가장 효과적인 예측 알고리즘을 있습니다. 따라서,이 작품에서 우리는 예측 구성 요소와 SVM 및 NN 알고리즘 사용. 이 작품의 주요 기부는:

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결과 (한국어) 2:[복제]

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따르면 [6], 서포트 벡터 머신 (SVM) 및 신경망 (NN)는 향후 시스템의 특성을 예측하는 가장 효과적인 예측 알고리즘이다. 따라서, 본 연구에서 우리는 예측 성분으로서 NN과 SVM 알고리즘을 이용했다. 이 작품의 가장 큰 공헌은 다음과 같습니다 :

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결과 (한국어) 3:[복제]

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따라 [] 벡터 장치 지원, 신경 회로망 가장 효과적인 미래 예측 시스템 특징.그래서 이 일에 신경 쓸 때, 우리는 분류 알고리즘 예측 구성 요소.이 일을 주요 기부:

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