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基于最后逃逸时间的随机退化设备寿命预测方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 249-260
作者:  张建勋;  杜党波;  司小胜;  胡昌华;  郑建飞
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最后逃逸时间  可靠性  寿命预测  Wiener退化过程模型  
深度生成模型综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 40-74
作者:  胡铭菲;  左信;  刘建伟
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深度生成式模型  受限玻尔兹曼机  变分自编码器  流模型  生成对抗网络  自回归分布估计  
基于两阶段自适应Wiener过程的剩余寿命预测方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 539-553
作者:  董青;  郑建飞;  胡昌华;  李冰;  牟含笑
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剩余寿命  两阶段自适应Wiener过程  期望最大化算法  赤池信息准则  
基于多智能体强化学习的乳腺癌致病基因预测 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1246-1258
作者:  刘健;  顾扬;  程玉虎;  王雪松
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乳腺癌  致病基因  基因排序  多智能体强化学习  演示学习  
基于流模型的缺失数据生成方法在剩余寿命预测中的应用 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 185-196
作者:  张博玮;  郑建飞;  胡昌华;  裴洪;  董青
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生成模型  流模型  粒子群优化  注意力机制  剩余寿命预测  
基于分数布朗运动过程模型的混合随机退化设备剩余寿命预测 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1989-2002
作者:  高旭东;  胡昌华;  张建勋;  杜党波;  喻勇
Adobe PDF(2576Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：9/4  |  提交时间：2024/04/24
分数布朗运动  记忆效应  剩余寿命  共性参数  随机参数  陀螺仪  
Machine Learning for Cataract Classification/Grading on Ophthalmic Imaging Modalities: A Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 3, 页码: 184-208
作者:  Xiao-Qing Zhang;  Yan Hu;  Zun-Jie Xiao;  Jian-Sheng Fang;  Risa Higashita;  Jiang Liu
Adobe PDF(3409Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：12/3  |  提交时间：2024/04/23
Cataract, classification and grading  ophthalmic image  machine learning  deep learning  
基于网络演算的时间敏感网络时延上界分析模型研究 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 11, 页码: 2297-2310
作者:  胡文学;  孙雷;  王健全;  朱渊;  毕紫航
Adobe PDF(2036Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：17/6  |  提交时间：2024/04/18
时间敏感网络  网络演算  时延上界分析模型  门控设置  
异策略深度强化学习中的经验回放研究综述 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 11, 页码: 2237-2256
作者:  胡子剑;  高晓光;  万开方;  张乐天;  汪强龙;  NERETINEvgeny
Adobe PDF(4679Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：29/8  |  提交时间：2024/04/18
深度强化学习  异策略  经验回放  人工智能  
TwinTex: Geometry-aware Texture Generation for Abstracted 3D Architectural Models 期刊论文
ACM TRANSACTIONS ON GRAPHICS, 2023, 卷号: 42, 期号: 6, 页码: 14
作者:  Xiong, Weidan;  Zhang, Hongqian;  Peng, Botao;  Hu, Ziyu;  Wu, Yongli;  Guo, Jianwei;  Huang, Hui
收藏  |  浏览/下载：12/0  |  提交时间：2024/03/26
Texture Mapping  3D Architectural Proxy  View Selection  Image Stitching  Texture Optimization  Diffusion Model