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| 模式分类中的鲁棒损失函数的设计及其在不平衡数据中的应用 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者: 徐贵标
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异常样本 鲁棒损失函数 不平衡数据 代价敏感学习 代价缺失学习 |
| 弱监督判别学习算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者: 戴博
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聚类分析 半监督分类 半监督距离度量学习 非监督光滑性假设 后验稀疏假设 熵 高斯过程 Clustering Semi-supervised Classification Semi-supervised Metric Learning Unsupervised Smoothness Assumption Posterior Sparsity Assumption Entropy Gaussian Process |
| 嵌入目标先验知识的结构化输出学习模型研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 吴保元
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目标先验知识 结构化输出学习 耦合隐马尔可夫随机场 视频处 理 多标签学习 缺失标签 耦合条件随机场 Target Prior Knowledge Structured Output Learning Video Processing Coupled Hidden Markov Random Field Multi-label Learning Missing Labels Coupled Conditional Random Field |
| 基于线性先验的径向基函数神经网络的研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者: 瞿亚军
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透明度 径向基函数神经网络 先验信息 线性先验 线性约束 消元法 Transparency Rbf Networks Prior Information Linear Priors Linear Constraints Elimination Method |
| 三维树木轮廓提取与形变 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者: 朱超
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树木模型 树冠 轮廓 均值坐标 形变 Tree Model Tree Crown Silhouette Mean Value Coordinates Deformation |
| 信息论子空间学习及其在形状分析中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2009
作者: 赫然
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信息论学习 熵 互信息 子空间监督/非监督学习 主动形状模型 Information Theory Information Theoretic Learning Entropy Subspace Learning Active Shape Model |
| 非参数核密度聚类与特征提取算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2009
作者: 袁晓彤
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聚类分析 非参数核密度估计 均值漂移 半二次优化 随机梯度学习 特征提取 Renyi熵 鲁棒统计学 Cluster Analysis Non-parametric Kernel Density Estimation Mean-shift Half-quadratic Optimization Stochastic Gradient Learning Feature Extraction Renyi's Entropy Robust Statistics |
| 基于图学习算法的几个问题研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008
作者: 杨余久
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图论 半监督学习 拉普拉斯算子 虚拟节点 二部图 Graph Theory Semi-supervised Learning Laplacian Dummy Nodes Bipartite Graph |
| 基于互信息与先验信息的机器学习方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008
作者: 王泳
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机器学习 先验信息 归一化互信息 人工神经元网络 模型构造 模型选择 模式识别 回归分析 Machine Learning Prior Knowledge Normalized Mutual Information Artificial Neural Networks Model Construction Model Selection Pattern Recognition Regression |
| 前馈神经网络的模型选择及其混合模型的研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2007
作者: 邢红杰
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前馈神经网络 模型选择 自适应模糊c均值聚类 混合专家模型 Feedforward Neural Network Model Selection Adaptive Fuzzy C-means Clustering Mixture Of Experts |
