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Multiobjective Differential Evolution for Higher-Dimensional Multimodal Multiobjective Optimization
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 6, 页码: 1458-1475
作者:
Jing Liang
;
Hongyu Lin
;
Caitong Yue
;
Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan
;
Yaonan Wang
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提交时间:2024/05/22
Benchmark functions
diversity measure
evolutionary algorithms
multimodal multiobjective optimization
基于时空共现模式的视觉行人再识别
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 408-417
作者:
钱锦浩
;
宋展仁
;
郭春超
;
赖剑煌
;
谢晓华
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提交时间:2024/05/20
行人再识别
深度学习
时空共现模式
行人邻域
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
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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
基于平行多种群与冗余基因策略的置信规则库优化方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 2007-2017
作者:
徐晓滨
;
朱伟
;
徐晓健
;
侯平智
;
常雷雷
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提交时间:2024/05/20
平行多种群
冗余基因
置信规则库
帕累托前沿
一种基于样本空间的类别不平衡数据采样方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2549-2563
作者:
张永清
;
卢荣钊
;
乔少杰
;
韩楠
;
GUTIERREZLouisAlberto
;
周激流
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提交时间:2024/05/20
不平衡数据
样本空间
机器学习
采样方法
空间中心
一种面向工业过程的质量异常检测与故障量化评估方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2406-2415
作者:
董洁
;
张伟
;
彭开香
;
马亮
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提交时间:2024/05/20
质量异常检测
支持向量数据描述
故障量化评估
局部线性嵌入
工业过程
复杂网络能控性鲁棒性研究进展
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2374-2391
作者:
楼洋
;
李均利
;
李升
;
邓浩
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提交时间:2024/05/20
复杂网络
能控性鲁棒性
攻击
优化
单幅图像超分辨率重建技术研究进展
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2634-2654
作者:
张芳
;
赵东旭
;
肖志涛
;
耿磊
;
吴骏
;
刘彦北
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提交时间:2024/05/20
超分辨率重建
单幅图像
空域方法
深度学习
Large-scale Multi-modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 4, 页码: 447-482
作者:
Xiao Wang
;
Guangyao Chen
;
Guangwu Qian
;
Pengcheng Gao
;
Xiao-Yong Wei
;
Yaowei Wang
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Yonghong Tian
;
Wen Gao
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提交时间:2024/04/23
Multi-modal (MM), pre-trained model (PTM), information fusion, representation learning, deep learning
Deep Learning-based Moving Object Segmentation: Recent Progress and Research Prospects
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 3, 页码: 335-369
作者:
Rui Jiang
;
Ruixiang Zhu
;
Hu Su
;
Yinlin Li
;
Yuan Xie
;
Wei Zou
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提交时间:2024/04/23
Moving object segmentation (MOS), change detection, background subtraction, deep learning (DL), video understanding