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A Novel Divide and Conquer Solution for Long-term Video Salient Object Detection
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 684-703
作者:
Yun-Xiao Li
;
Cheng-Li-Zhao Chen
;
Shuai Li
;
Ai-Min Hao
;
Hong Qin
Adobe PDF(6454Kb)
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浏览/下载:29/10
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提交时间:2024/07/18
Video salient object detection
background consistency analysis
weakly supervised learning
long-term information
background shift
面向Kullback-Leibler散度不确定集的正则化线性判别分析
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 4, 页码: 1033-1047
作者:
梁志贞
;
张磊
Adobe PDF(2589Kb)
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浏览/下载:16/6
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提交时间:2024/05/20
判别分析
KL散度
不确定集
正则化
数据分类
联合样本输出与特征空间的半监督概念漂移检测法及其应用
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1259-1272
作者:
孙子健
;
汤健
;
乔俊飞
Adobe PDF(4709Kb)
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浏览/下载:49/20
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提交时间:2024/05/20
城市固废焚烧
概念漂移检测
半监督机制
特征空间
样本空间
数据驱动的燃煤发电装备运行工况监控——现状与展望
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2611-2633
作者:
赵春晖
;
胡赟昀
;
郑嘉乐
;
陈军豪
Adobe PDF(5912Kb)
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浏览/下载:27/13
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提交时间:2024/05/20
燃煤发电装备
变负荷
非平稳
工况监控
机器学习
基于宽度混合森林回归的城市固废焚烧过程二噁英排放软测量
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 343-365
作者:
夏恒
;
汤健
;
崔璨麟
;
乔俊飞
Adobe PDF(5017Kb)
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浏览/下载:44/20
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提交时间:2024/05/09
城市固废焚烧
二噁英排放建模
宽度学习
宽度混合森林回归
潜在特征
增量学习
基于灵活平衡约束的图聚类方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 4, 页码: 778-789
作者:
罗辉
;
韩纪庆
Adobe PDF(2392Kb)
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浏览/下载:21/11
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提交时间:2024/05/09
图聚类
图分割
平衡约束
紧松弛
基于元学习的双目深度估计在线适应算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1446-1455
作者:
张振宇
;
杨健
Adobe PDF(5210Kb)
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浏览/下载:62/24
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提交时间:2024/04/25
深度估计
在线学习
元学习
域适应算法
深度神经网络
F范数度量下的鲁棒张量低维表征
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1799-1812
作者:
王肖锋
;
石乐岩
;
杨璐
;
刘军
;
周海波
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浏览/下载:62/17
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提交时间:2024/04/24
张量主成分分析
低维表征
特征提取
鲁棒性
重构误差
城市固废焚烧过程智能优化控制研究现状与展望
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2019-2059
作者:
汤健
;
夏恒
;
余文
;
乔俊飞
Adobe PDF(3863Kb)
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浏览/下载:41/16
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提交时间:2024/04/24
城市固废焚烧
双碳战略
智能优化控制
工业人工智能
数字孪生平台
A New Diagnosis Method with Few-shot Learning Based on a Class-rebalance Strategy for Scarce Faults in Industrial Processes
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 4, 页码: 583-594
作者:
Xinyao Xu
;
De Xu
;
Fangbo Qin
Adobe PDF(1348Kb)
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提交时间:2024/04/23
Data augmentation, feature clustering, class-rebalance strategy, few-shot learning, fault diagnosis