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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
Adobe PDF(4933Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:23/8  |  提交时间:2024/05/09
生成模型  流模型  粒子群优化  注意力机制  剩余寿命预测  
基于一步张量学习的多视图子空间聚类 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 40-53
作者:  赵晓佳;  徐婷婷;  陈勇勇;  徐勇
Adobe PDF(6474Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:8/5  |  提交时间:2024/05/09
多视图子空间聚类  张量奇异值分解  一步化学习  图学习  
视觉语言导航研究进展 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 1-14
作者:  司马双霖;  黄岩;  何科技;  安东;  袁辉;  王亮
Adobe PDF(6272Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:18/5  |  提交时间:2024/05/09
视觉语言导航  视觉语言理解  跨模态匹配  具身智能  
无线化工业控制系统:架构、关键技术及应用 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 540-549
作者:  于海斌;  曾鹏;  梁炜;  王忠锋;  刘阳;  许驰
Adobe PDF(4088Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:10/4  |  提交时间:2024/05/09
工业控制系统  工业无线网络  管控平台  现场测控仪表  安全  能效  
基于静−动态特性协同感知的复杂工业过程运行状态评价 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1621-1634
作者:  褚菲;  许杨;  尚超;  王福利;  高福荣;  马小平
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复杂工业过程  运行状态评价  静-动态特性协同  慢特征分析  稀疏学习  
基于黎曼度量的一类反馈控制系统性能监测与诊断 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1928-1940
作者:  李琳琳;  李莎莎;  DINGStevenXianchun;  彭鑫;  彭开香
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性能监测  黎曼度量  性能诊断  故障定位  
面向智能血糖管理的餐前胰岛素剂量贝叶斯学习优化方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1915-1927
作者:  史大威;  蔡德恒;  刘蔚;  王军政;  纪立农
Adobe PDF(13291Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:16/6  |  提交时间:2024/04/24
餐前剂量决策  数据驱动建模  贝叶斯优化  临床经验  临床数据验证  
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)  |  收藏  |  浏览/下载:10/3  |  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  
Multimodal Biometric Fusion Algorithm Based on Ranking Partition Collision Theory 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 884-896
作者:  Zhuorong Li;  Yunqi Tang
Adobe PDF(2010Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:24/10  |  提交时间:2024/04/23
Image processing, convolutional neural network, multimodal, biometrics, fusion  
MVContrast: Unsupervised Pretraining for Multi-view 3D Object Recognition 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 872-883
作者:  Luequan Wang;  Hongbin Xu;  Wenxiong Kang
Adobe PDF(1954Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:11/3  |  提交时间:2024/04/23
Multi view, unsupervised pretraining, contrastive learning, 3D vision, shape recognition