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信息不完备条件下的复杂决策问题高效强化学习算法研究 学位论文
, 2023
作者:  赵恩民
Adobe PDF(25370Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:185/10  |  提交时间:2023/06/08
信息不完备  复杂决策问题  强化学习  单智能体探索  不完美信息博弈  
面向稀疏奖励任务的深度强化学习探索方法研究 学位论文
, 2023
作者:  徐沛
Adobe PDF(10902Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:108/8  |  提交时间:2023/06/16
深度强化学习  稀疏奖励  探索  
红外光谱基线校正算法研究 学位论文
, 智能化大厦三层第五会议室: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者:  韩权杰
Adobe PDF(6813Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:304/3  |  提交时间:2019/06/17
红外光谱,稀疏表示,最大相关熵准则,分位数回归,增广拉格朗日优化  
隐秘信息检测中脑电信号分析方法的研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者:  刘祺
Adobe PDF(5070Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:311/7  |  提交时间:2017/06/19
隐秘信息检测  脑电信号  多解析度分析  相似性度量  极限学习  深度学习  
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
Adobe PDF(2509Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:436/5  |  提交时间:2016/06/20
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  
基于主曲线的无监督排序学习及其在综合评价中的应用 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:  李纯果
Adobe PDF(5249Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:259/0  |  提交时间:2015/09/02
无监督排序  主曲线  领域知识  元准则  综合评价  Unsupervised Ranking  Principal Curves  Prior Information  Meta- Rules  Comprehensive Evaluation  
基于层次化表达学习的大规模图像识别研究 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:  任伟强
Adobe PDF(9551Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:361/1  |  提交时间:2015/09/02
图像识别  物体检测  层次化表达  特征学习  大尺度数据  Image Recognition  Object Detection  Hierarchical Representation  Feature Learning  Large-scale Data  
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:157/0  |  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  
特征降维方法研究及其在手写汉字识别中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  徐博
Adobe PDF(2698Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:221/0  |  提交时间:2015/09/02
汉字识别  特征提取  特征选择  关键区域选择  Handwritten Chinses Character Recognition  Feature Extraction  Feature Selection  Critical Region Selection  
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
Adobe PDF(2114Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:188/0  |  提交时间:2015/09/02
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    高斯过程  Clustering  Semi-supervised Classification  Semi-supervised Metric Learning  Unsupervised Smoothness Assumption  Posterior Sparsity Assumption  Entropy  Gaussian Process