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| 广义约束神经网络的约束施加方法研究及其在求解微分方程中的应用 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者: 曹林林
 Adobe PDF(4115Kb) |  收藏 | 浏览/下载：187/3 | 提交时间：2017/06/15
广义约束神经网络 局部性原理 先验信息 微分方程 |
| 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 |
| 知识与数据驱动机器学习模型的参数可辨识性理论研究 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: 冉智勇
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可辨识性 参数冗余 信息论 Kullback_leibler 散度 最优化理论 辨识函数 Identifiability Parameter Redundancy Information Theory Kullback-leibler Divergence Optimization Theory Identifying Function |
| 结合生物力学与光分布计算的植物功能结构模型参数优化 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: 王浩宇
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生物力学 冠层光环境 植物功能结构模型 Greenlab 可塑性 优化 Gpu 触形反应 Bio-mechanical Model Canopy Light Distribution Fspm Greenlab Plasticity Optimization Gpu Thigmomorphogenesis |
| 基于互信息的代价缺失学习在不平衡数据中的研究 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: 张晓晚
Adobe PDF(3357Kb) | 收藏 | 浏览/下载：158/0 | 提交时间：2015/09/02
不平衡数据 代价缺失学习 代价敏感学习 互信息 拒识 图形化评估方法 Class Imbalance Cost-free Learning Cost-sensitive Learning Mutual Information Abstaining Graphical Evaluation Method |
| 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
Adobe PDF(1819Kb) | 收藏 | 浏览/下载：133/0 | 提交时间：2015/09/02
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
Adobe PDF(7562Kb) | 收藏 | 浏览/下载：184/0 | 提交时间：2015/09/02
树木模型 树冠 轮廓 均值坐标 形变 Tree Model Tree Crown Silhouette Mean Value Coordinates Deformation |
| 应用GPU技术的建模、模拟和绘制的实例研究 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: 王宁
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计算机建模 模拟和绘制 图形处理单元 Modeling Simulation And Rendering Graphics Processing Unit |
| 基于图像和草图的快速植物建模 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 刘佳
Adobe PDF(8375Kb) | 收藏 | 浏览/下载：185/0 | 提交时间：2015/09/02
植物建模 图像 草图 快速建模 三维骨架建模 Plant Modeling Image Sketch Fast Modeling 3d Skeleton Modeling |
| 新型高阶主动轮廓模型、形状先验和多尺度分析：超高分辨率卫星图像中的道路网络提取应用研究 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: 彭婷
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高阶主动轮廓 相位场 先验形状 多分辨率 参数 道路网络提取 地图更新 高分辨率 密集城市区域 遥感图像 Higher-order Active Contour (Hoac) Phase Field Prior Shape Multiresolution Parameter Road Network Extraction Map Updating Very High Resolution (Vhr) Dense Urban Area Remote Sensing Images |
