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592篇 您的检索式：作者名="Keerthi"

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	题名	作者	年代	出处	被引量
1	复合式膜生物反应器在制革污水处理中的应用发展显示文摘考察了复合式膜生物反应器(HMBR),即电絮凝、生化和微滤过程,对制革污水中的COD和色度的去除效果。分析了电流密度和pH值在电絮凝过程中的影响,并优化了电絮凝过程。将优化后的电絮凝过程和活性污泥法(ASP)、末端微滤(MF)相结合,应用于制革污水处理中。结果表明:复合过程可以有效提升污水的处理质量。对比膜生物反应器(MBR)和HMBR的处理效果,HMBR的最大COD去除率和脱色率分别为90.2%和92.75%,而MBR的最大COD去除率和脱色率分别为72.69%和75.82%。使用SEM-EDAX分析HMBR过程中附着在膜表面的滤饼层,表明将MBR和电絮凝法结合后,膜上的污垢显著减少。	Keerthi V.Suganthi M.Mahalakshmi N.Balasubramanian	2014	中国皮革2014，43，11：	2
2	Evaluation of Simple Performance Measures for Tuning SVM Hyperparameters 显示文摘	Duan K Keerthi S S Poo A N	2003	Neurocomputing (S0925-2312)2003，51，1：	1
3	An efficient method forcomputing leave-one-out error in support vector machines withgaussian kernels 显示文摘	Lee M M S Keerthi S S Ong C J ei al	2004	IEEE Transition on Neural Networks2004，15，3：	1
4	Efficient algorithms for ranking with SVMs显示文摘	O. Chapelle S. S. Keerthi	2010	Information Retrieval2010，，3：	1
5	Asymptotic behaviors of support vector machines with Gaussian kernel显示文摘	Keerthi S S Lin C J	2003	Neural Computation2003，15，7：	1
6	Asymptotic behaviors of support vector machines with Gaussian kernel显示文摘	Keerthi S S Lin C J	2003	Neural Computation2003，15，7：	1
7	Improvements to the SMO algorithm for SVM regression显示文摘	Shevade S K Keerthi S S Bhattacharyya C	2000	IEEE Transactions on Neural Networks2000，11，：	1
8	Improvements to the SMO Algorithm for SVM Regression显示文摘	Hevade S K Keerthi S S Bhattacharyya C	2000	IEEE Transactions on Neural Networks (S1045-9227)2000，11，5：	1
9	Convergence of a generalized SMO algorithm for SVM classifier design显示文摘	Keerthi S S Gilbert E G	2002	Mach Learn2002，46，：	1
10	Asymptotic Behaviors of Support Vector Machines with Gaussian Kernel显示文摘	Keerthi S S Lin C J	2003	Neural Computation2003，15，7：	1
11	Improvements to Platt's SMO algorithm for SVM classifier design显示文摘	Keerthi S Shevade S Bhattcharyya C	2001	Neural Computation2001，13，3：	1
12	Evaluation of simple performance measures for tuning SVM hyperparameters显示文摘	Duan K Keerthi S S Poo A N	2003	Neurocomputing2003，51，4：	1
13	Improvements to SMO algorithm for SVM regression 显示文摘	Keerthi S Shevade S Bhattacharyya C	2000	IEEE Trans on Neural Networks2000，11，5：	1
14	Improvements to Platt's SMO algorithm for SVMclassifier design显示文摘	Keerthi S S Shevade S K Bhattacharyya C	2001	Neural Computation2001，13，3：	1
15	Improvements to SMO algorithm for SVM regression显示文摘	Keerthi S S Shevade S K Bhattacharyya C	2000	IEEE Transactions on Neural Networks2000，11，5：	1
16	Convergence of a generalized SMO algorithm for SVM classifier design显示文摘	Keerthi S Gilbert E	2002	Machine Learning2002，46，13：	1
17	Fast generalized cross-validation algorithm for sparse model learning 显示文摘	SUNDARARAJAN S SHEVADE S KEERTHI S S	2007	Neural Computation2007，19，1：	1
18	A fast dual algorithm forkernel logistic regression显示文摘	KEERTHI S S DUAN K SHEVADE S K	2005	Machine Learning2005，61，1：	1
19	Synthesis of fault tolerant feedforward neural networks using minimax optimization显示文摘	DEODHARE D VIDYASAGAR M KEERTHI S S	1998	IEEE Trans on Neural Networks1998，9，5：	1
20	convergence of a Generalized SMO Algorithm for SVM classifier design显示文摘	Keerthi SS Gilbert E O	2002	Machine learning2002，46，：	1

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