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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
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Identifiability  Optimization Theory  Kullback-leibler Divergence  Hessian Matrix  Jacobian Matrix  
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：295/73  |  提交时间：2015/08/12
Identifiability  Parameter Learning Machine  Exhaustive Summary  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy