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Parameter Identifiability in Statistical Machine Learning: A Review 期刊论文
NEURAL COMPUTATION, 2017, 卷号: 29, 期号: 5, 页码: 1151-1203
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
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Parameter Identifiability  Statistical Machine Learning  
An identifying function approach for determining parameter structure of statistical learning machines 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 162, 页码: 209-217
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
Adobe PDF(386Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：334/80  |  提交时间：2015/09/17
Identifying Function  Structural Identifiability  Statistical Learning Machine  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy  Reparameterization  
Determining parameter identifiability from the optimization theory framework: A Kullback-Leibler divergence approach 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 142, 期号: 2, 页码: 307-317
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
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Identifiability  Optimization Theory  Kullback-leibler Divergence  Hessian Matrix  Jacobian Matrix  
Principal Component Analysis Based on Nonparametric Maximum Entropy 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2010, 卷号: 73, 期号: 10-12, 页码: 1840-1852
作者:  Ran He(赫然);  Baogang Hu;  Xiaotong Yuan;  Weishi Zheng
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Pca  Entropy  Subspace Learning  Information Theoretic Learning  
Optimization of source-sink dynamics in plant growth for ideotype breeding: A case study on maize 期刊论文
COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, 2010, 卷号: 71, 期号: 1, 页码: 96-105
作者:  Qi, Rui;  Ma, Yuntao;  Hu, Baogang;  de Reffye, Philippe;  Cournede, Paul-Henry
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Pareto Front  Greenlab  Functional-structural Model  Zea Mays  Multi-objective Optimization