×
验证码:
换一张
忘记密码?
记住我
切换中国科技网通行证登录
×
切换中国科技网通行证登录
登录
中文版
|
English
中国科学院自动化研究所机构知识库
Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
登录
注册
ALL
ORCID
题名
作者
导师
学科领域
关键词
资助项目
文献类型
出处
会议名称
收录类别
出版者
发表日期
存缴日期
学科门类
学习讨论厅
图片搜索
粘贴图片网址
首页
研究单元&专题
作者
文献类型
知识图谱
新闻&公告
在结果中检索
研究单元&专题
09年以前成果 [9]
多模态人工智能系统全... [4]
作者
吴福朝 [9]
胡占义 [6]
文献类型
期刊论文 [13]
发表日期
2010 [1]
2009 [3]
2007 [1]
2006 [3]
2005 [3]
2003 [2]
更多...
语种
英语 [13]
出处
SPECTROSC... [13]
资助项目
收录类别
SCI [13]
导师
资助机构
×
知识图谱
CASIA OpenIR
开始提交
已提交作品
待认领作品
已认领作品
未提交全文
收藏管理
QQ客服
官方微博
反馈留言
浏览/检索结果:
共13条,第1-10条
帮助
限定条件
出处:SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
已选(
0
)
清除
条数/页:
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
排序方式:
请选择
提交时间升序
提交时间降序
WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
题名升序
题名降序
发表日期升序
发表日期降序
期刊影响因子升序
期刊影响因子降序
作者升序
作者降序
Galaxy Spectrum Subtraction of a Mixed Spectrum Based on Two Class PCA Eigen-Spectra
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2010, 卷号: 30, 期号: 6, 页码: 1707-1711
作者:
Tu Liang-ping
;
Wu Fu-chao
;
Luo A-li
;
Zhao Yong-heng
收藏
  |  
浏览/下载:162/0
  |  
提交时间:2015/08/12
Galaxy Spectrum Subtraction
Principal Component Analysis
Orthogonal Transformation
Reducing the Searching Range of Supernova Candidates Automatically in a Flood of Spectra of Galaxies
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2009, 卷号: 29, 期号: 12, 页码: 3420-3423
作者:
Tu Liang-ping
;
Luo A-li
;
Wu Fu-chao
;
Zhao Yong-heng
收藏
  |  
浏览/下载:140/0
  |  
提交时间:2015/08/12
Supernova Candidate
Outlier Measurement
Local Outlier Factor
RVM Supervised Feature Extraction and Seyfert Spectra Classification
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2009, 卷号: 29, 期号: 6, 页码: 1702-1706
作者:
Li Xiang-ru
;
Hu Zhan-yi
;
Zhao Yong-heng
;
Li Xiao-ming
收藏
  |  
浏览/下载:172/0
  |  
提交时间:2015/08/12
Seyfert Spectra Classification
Spectra Feature Extraction
Bayesian Learning
Relevance Vector Machine (Rvm)
Kernel Regression Application in Estimating Stellar Fundamental Parameters
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2009, 卷号: 29, 期号: 4, 页码: 1131-1136
作者:
Zhang Jian-nan
;
Wu Fu-chao
;
Luo A-li
收藏
  |  
浏览/下载:74/0
  |  
提交时间:2015/08/12
Stellar Spectra
Stellar Fundamental Parameters
Kernel Pca Regression (Kpcr)
Kernel Least Squares Regression (Klsr)
A study on the outlier mining system for LAMOST spectra
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2007, 卷号: 27, 期号: 3, 页码: 606-609
作者:
Zhang Ji-fu
;
Cai Jiang-hui
收藏
  |  
浏览/下载:168/0
  |  
提交时间:2015/11/08
Celestial Body Spectrum Data
Outliers
Clustering
Distance Support
Spectra classification based on generalized discriminant analysis
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2006, 卷号: 26, 期号: 10, 页码: 1960-1964
作者:
Xu Xin
;
Yang Jin-fu
;
Wu Fu-chao
;
Zhao Yong-heng
收藏
  |  
浏览/下载:184/0
  |  
提交时间:2015/11/07
Spectra Classification
Generalized Discriminant Analysis
Linear Discriminant Analysis
Kernel Principal Component Analysis
Automated recognition of quasars based on adaptive radial basis function neural networks
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2006, 卷号: 26, 期号: 2, 页码: 377-381
作者:
Zhao, MF
;
Luo, AL
;
Wu, FC
;
Hu, ZY
收藏
  |  
浏览/下载:185/0
  |  
提交时间:2015/11/06
Galaxy
Quasar
Principal Component Analysis(Pca)
Radial Basis Function Neural Networks
K-means Clustering
Gradient Descent
A novel method for the determination of redshifts of normal galaxies by non-linear dimensionality reduction
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2006, 卷号: 26, 期号: 1, 页码: 182-186
作者:
Xu, X
;
Wu, FC
;
Hu, ZY
;
Luo, AL
收藏
  |  
浏览/下载:148/0
  |  
提交时间:2015/11/08
Normal Galaxies
Redshift
Lle
Manifold
Pca
Non-parameter estimation algorithm to determine stellar effective temperature
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2005, 卷号: 25, 期号: 12, 页码: 2088-2091
作者:
Zhang, JN
;
Wu, FC
;
Luo, AL
;
Zhao, YH
收藏
  |  
浏览/下载:200/0
  |  
提交时间:2015/11/06
Stellar Spectrum
Effective Temperature Of Star
Non-parameter Estimation
Pca
A novel spectral classifier based on coherence measure
期刊论文
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2005, 卷号: 25, 期号: 11, 页码: 1889-1892
作者:
Li, XR
;
Wu, FC
;
Hu, ZY
;
Luo, AL
收藏
  |  
浏览/下载:193/0
  |  
提交时间:2015/11/06
Coherence Measure
Knowledge Discovery
Active Galactic Nucleus(Agns)
Active Galaxies(Ags)
Principal Component Analysis(Pca)
K-nearest Neighbor(Knn)