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WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
A robust self-training algorithm based on relative node graph
期刊论文
APPLIED INTELLIGENCE, 2025, 卷号: 55, 期号: 1
作者:
Wang, Jikui
;
Duan, Huiyu
;
Zhang, Cuihong
;
Nie, Feiping
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浏览/下载:64/0
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提交时间:2024/12/04
Semi-supervised learning
High-confidence samples
Self-training
Data editing
Research on the Generalization Problem of BP Neural Network
期刊论文
IEEE ACCESS, 2024, 卷号: 12, 页码: 125416-125426
作者:
Tian, Yanli
;
Fu, Deyin
;
Li, Guangzheng
收藏
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浏览/下载:44/0
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提交时间:2024/10/09
Training data
Predictive models
Analytical models
Biological neural networks
Data models
Artificial neural networks
Noise measurement
Boundary samples
BP neural network model
dynamic clustering
training set
Fast anchor graph preserving projections
期刊论文
Pattern Recognition, 2024, 卷号: 146
作者:
Wang, Jikui
;
Wu, Yiwen
;
Li, Bing
;
Yang, Zhenguo
;
Nie, Feiping
收藏
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浏览/下载:49/0
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提交时间:2023/10/25
Anchors
Clustering algorithms
Graphic methods
Machine learning
Matrix algebra
Principal component analysis
Reduction
Adjacency matrix
Anchor graph
Dimensionality reduction
Dimensionality reduction algorithms
Graph-based
Learn+
Number of samples
Principal-component analysis
Projection matrix
Time complexity
Parameter estimation of Rayleigh distribution based on MCEM algorithm
会议论文
Applied Mechanics and Materials, Guangzhou, China, 2014-01-18 - 2014-01-19
作者:
Yang, Hai-Jun
;
Jin, Xu-Dong
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浏览/下载:70/0
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提交时间:2021/03/24
Algorithms
Computer simulation
Information technology
Parameter estimation
EM algorithms
Iterative formulas
MCEM algorithm
Rayleigh
Rayleigh distributions
Simulation algorithms
Small samples
Modern pollen distribution in moss samples along an elevational gradient in southeast Tibet
期刊论文
Ecological Indicators, 2023, 卷号: 154
作者:
Ma, Qingfeng
;
Zhu, Liping
;
Yang, Ruimin
;
Huang, Lei
;
Wang, Junbo
收藏
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浏览/下载:59/0
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提交时间:2023/09/27
Climate change
Forestry
Wind
Elevational gradients
Indicator pollen
Low yarlung zangbo river
Moss samples
Mountain vegetation
Mountainous regions
Paleoenvironmental reconstruction
Pollen dispersal
Pollen distribution
Study areas
Fast Compressive Tracking with Improved Classifiers
会议论文
IEEE, Yinchuan, PEOPLES R CHINA, MAY 28-30, 2016
作者:
Luo, Mingqi
;
Wang, Tuo
;
Wang, Lihong
收藏
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浏览/下载:92/0
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提交时间:2021/03/24
Object tracking
Fast compressive tracking
Classifier
Samples