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中国科学院自动化研究所机构知识库
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基于加权矩阵的多维广义特征值并行分解算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 12, 页码: 2639-2644
作者:
高迎彬
;
徐中英
Adobe PDF(1173Kb)
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浏览/下载:5/1
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提交时间:2024/04/17
广义特征值分解
加权矩阵
并行分解
多维估计
基于PCA和ICA模式融合的非高斯特征检测识别
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 169-180
作者:
葛泉波
;
程惠茹
;
张明川
;
郑瑞娟
;
朱军龙
;
吴庆涛
Adobe PDF(7098Kb)
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浏览/下载:13/7
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提交时间:2024/04/12
主成分分析
混合核函数
灰狼优化算法
高维降维
非高斯
基于深度置信网络的多模态过程故障评估方法及应用
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 89-102
作者:
张凯
;
杨朋澄
;
彭开香
;
陈志文
Adobe PDF(3222Kb)
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浏览/下载:21/7
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提交时间:2024/04/12
多模态过程
故障等级评估
共性–个性特征
深度置信网络
带钢热连轧
虹膜呈现攻击检测综述
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 2, 页码: 241-281
作者:
王财勇
;
刘星雨
;
房美玲
;
赵光哲
;
何召锋
;
孙哲南
Adobe PDF(26163Kb)
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浏览/下载:4/2
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提交时间:2024/04/12
虹膜识别
虹膜呈现攻击检测
虹膜合成
泛化性
可解释性
面向工业过程的图像生成及其应用研究综述
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 2, 页码: 211-240
作者:
汤健
;
郭海涛
;
夏恒
;
王鼎
;
乔俊飞
Adobe PDF(6988Kb)
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浏览/下载:9/2
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提交时间:2024/04/12
工业过程
视觉感知
图像生成
生成图像评估与应用
城市固废焚烧
基于混合数据增强的MSWI过程燃烧状态识别
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 3, 页码: 560-575
作者:
郭海涛
;
汤健
;
丁海旭
;
乔俊飞
Adobe PDF(22340Kb)
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浏览/下载:8/3
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提交时间:2024/04/10
城市固废焚烧
深度卷积生成对抗网络
燃烧状态识别
非生成式数据增强
混合数据增强
基于深层卷积随机配置网络的电熔镁炉工况识别方法研究
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 3, 页码: 527-543
作者:
李帷韬
;
童倩倩
;
王殿辉
;
吴高昌
Adobe PDF(7244Kb)
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浏览/下载:12/5
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提交时间:2024/04/10
电熔镁炉
深层卷积随机配置网络
高斯差分卷积核
类激活映射图
可解释性
基于数据驱动的冗余机器人末端执行器位姿控制方案
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 3, 页码: 518-526
作者:
金龙
;
张凡
;
刘佰阳
;
郑宇
Adobe PDF(2334Kb)
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浏览/下载:13/4
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提交时间:2024/04/10
冗余机器人
数据驱动
位姿控制
轨迹跟踪
Computational Experiments for Complex Social Systems: Integrated Design of Experiment System
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 5, 页码: 1175-1189
作者:
Xiao Xue
;
Xiangning Yu
;
Deyu Zhou
;
Xiao Wang
;
Chongke Bi
;
Shufang Wang
;
Fei-Yue Wang
Adobe PDF(11890Kb)
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提交时间:2024/04/10
Artificial society
computational experiments
model integration
operation engine
technology integration
Visual Semantic Segmentation Based on Few/Zero-Shot Learning: An Overview
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 5, 页码: 1106-1126
作者:
Wenqi Ren
;
Yang Tang
;
Qiyu Sun
;
Chaoqiang Zhao
;
Qing-Long Han
Adobe PDF(12695Kb)
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提交时间:2024/04/10
Computer vision
deep learning
few-shot learning
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semantic segmentation
zero-shot learning