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数据驱动的工业过程故障检测与隔离方法研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:  任泽林
Adobe PDF(4468Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:270/9  |  提交时间:2022/06/13
数据驱动  非线性工业过程  故障检测  故障隔离  质量相关  
面向脑电情绪识别的领域自适应方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化所: 中国科学院大学, 2021
作者:  王奕欣
Adobe PDF(3659Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:257/8  |  提交时间:2021/06/21
深度学习  迁移学习  领域自适应  情绪识别  脑机接口  
多源气象大数据精准降水模型与算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者:  唐永强
Adobe PDF(6468Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:353/22  |  提交时间:2019/06/20
精准降水,多源数据,连续条件随机场,多视角聚类,时间序列聚类  
基于表示学习的人脸数据分析 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  王晓波
Adobe PDF(9710Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:289/4  |  提交时间:2018/05/31
人脸数据分析  人脸聚类  人脸识别  子空间聚类  字典学习  深度学习  
基于深度学习的图像识别算法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2016
作者:  谢国森
Adobe PDF(9753Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:268/13  |  提交时间:2016/07/14
卷积神经网络  图像识别  特征表示  汇聚  双层优化  部件  
基于子空间和迁移学习的目标跟踪 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  罗文寒
Adobe PDF(2845Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:257/0  |  提交时间:2015/09/02
视觉监控  多目标跟踪  子空间  遮挡处理  表观分块  迁移学习  Boosting  Visual Surveillance  Multiple Object Tracking  Subspace  Occlusion Handling  Appearance Division  Transfer Learning  Boosting  
金字塔表观跟踪与半监督轨迹学习 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  刘洋
Adobe PDF(9907Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:182/0  |  提交时间:2015/09/02
运动目标跟踪  金字塔表观建模  轨迹模式学习  半监督学习  轨迹描述子  Object Tracking  Pyramidal Appearance Modeling  Trajectory Pattern Learning  Semi-supervised Learning  Trajectory Descriptor  
基于偏最小二乘的红外光谱降维算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  唐亮
Adobe PDF(1983Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:283/0  |  提交时间:2015/09/02
偏最小二乘  主成分分析  线性判别分析  半监督降维  Partial Least Squares  Principal Component Analysis  Linear Discrimdiscriminant  Semi-supervised Dimensionality Reduction  
基于贝叶斯网的不确定知识学习与推理方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者:  张英华
Adobe PDF(3171Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:299/0  |  提交时间:2015/09/02
贝叶斯网  Mic  本质图  三角化  Mcmc  Beyesian Network  Mic  Essential Graph  Triangulation  Mcmc  
移动摄像机下目标的轮廓与区域跟踪 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  李威
Adobe PDF(4248Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:135/0  |  提交时间:2015/09/02
目标的轮廓跟踪  目标的区域跟踪  表观模型  Contour Based Object Tracking  Region Based Object Tracking  Observation Model