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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  
A knowledge-and-data-driven modeling approach for simulating plant growth: A case study on tomato growth 期刊论文
ECOLOGICAL MODELLING, 2015, 卷号: 312, 页码: 363-373
作者:  Fan, Xing-Rong;  Kang, Meng-Zhen;  Heuvelink, Ep;  de Reffye, Philippe;  Hu, Bao-Gang;  Kang MZ(康孟珍)
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Data-driven Model  Knowledge-driven Model  Greenlab  Knowledge-and-data-driven Model  Model Integration  Plant Growth Modeling  
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：325/78  |  提交时间：2015/09/17
Identifying Function  Structural Identifiability  Statistical Learning Machine  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy  Reparameterization  
Determining structural identifiability of parameter learning machines 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 127, 期号: 1, 页码: 88-97
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
浏览  |  Adobe PDF(515Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：307/76  |  提交时间：2015/08/12
Identifiability  Parameter Learning Machine  Exhaustive Summary  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy  
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
浏览  |  Adobe PDF(563Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：275/69  |  提交时间：2015/08/12
Identifiability  Optimization Theory  Kullback-leibler Divergence  Hessian Matrix  Jacobian Matrix