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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
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广义约束神经网络  局部性原理  先验信息  微分方程  
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
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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  
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  
嵌入目标先验知识的结构化输出学习模型研究 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:  吴保元
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目标先验知识  结构化输出学习  耦合隐马尔可夫随机场  视频处 理  多标签学习  缺失标签  耦合条件随机场  Target Prior Knowledge  Structured Output Learning  Video Processing  Coupled Hidden Markov Random Field  Multi-label Learning  Missing Labels  Coupled Conditional Random Field  
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  
点云模型的特征计算及其在真实树木重建中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008
作者:  程章林
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点云模型  数字几何处理  微分几何量估计  圆柱拟合  真实树木重建  Point Cloud  Digital Geometry Processing  Estimating Differential Geometry Properties  Cylinder Fitting  Reconstruction Of Real Trees  
基于无信息先验的判别式学习 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:  杨双红
Adobe PDF(2145Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:170/0  |  提交时间:2015/09/02
机器学习  人工智能  分类  回归  模型选择  特征选择  无信息先验  判别式学习  Machine Learning  Artificial Intelligence  Classification  Regression  Model Selection  Feature Selection  Noninformative Prior Knowledge  Discriminative Learning  
贝叶斯框架下广义结合泛函网络与广义约束神经网络的研究与应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2007
作者:  曲寒冰
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变分贝叶斯逼近  广义结合泛函网络  广义约束神经网络  半参数模型  植物生长建模  Variational Bayes Approximation  Generalized Associativity Functional Networks  Generalized Constraint Neural Networks  Semi-parametric Model  Plant Growth Modelling