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A Selection Criterion for the Optimal Resolution of Ground-Based Remote Sensing Cloud Images for Cloud Classification
期刊论文
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019, 期号: 3, 页码: 1358-1367
作者:
Wang Y(王钰)
;
Wang CH(王春恒)
;
Shi CZ(史存召)
;
Xiao BH(肖柏华)
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提交时间:2019/05/06
Cloud Image Classification
Local Binary Patterns
Resolution Selection
Kullback– Leibler (Kl) Divergence
Measure for the Difference Between LBP Features Extracted From Original and Resized Cloud Images With Varying Resolutions
期刊论文
IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2017, 卷号: 14, 期号: 7, 页码: 1106-1110
作者:
Wang Y(王钰)
;
Shi CZ(史存召)
;
Wang CH(王春恒)
;
Xiao BH(肖柏华)
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提交时间:2017/09/12
Kullback-leibler (Kl) Divergence
Local Binary Patterns (Lbps)
Measure
Significance
An identifying function approach for determining parameter structure of statistical learning machines
期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 162, 页码: 209-217
作者:
Ran, Zhi-Yong
;
Hu, Bao-Gang
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提交时间:2015/09/17
Identifying Function
Structural Identifiability
Statistical Learning Machine
Kullback-leibler Divergence
Parameter Redundancy
Reparameterization
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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提交时间:2015/09/02
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
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
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提交时间:2015/08/12
Identifiability
Parameter Learning Machine
Exhaustive Summary
Kullback-leibler Divergence
Parameter Redundancy
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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提交时间:2015/08/12
Identifiability
Optimization Theory
Kullback-leibler Divergence
Hessian Matrix
Jacobian Matrix