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轴承柱状滚动体表面缺陷检测关键技术研究 学位论文
硕士, 沈阳: 中国科学院沈阳自动化研究所, 2019
Authors:  张万智
Adobe PDF(3234Kb)  |  Favorite  |  View/Download:43/4  |  Submit date:2019/07/14
圆柱滚子  缺陷检测  机器视觉  
新能源客车生产线监控系统的设计与产品质量预测 学位论文
硕士, 沈阳: 中国科学院沈阳自动化研究所, 2019
Authors:  殷辉
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离散制造业  数据采集  智能监控  组态软件  支持向量机  
数据驱动的变频器健康状态评估与预测 学位论文
硕士, 沈阳: 中国科学院沈阳自动化研究所, 2019
Authors:  闫会玉
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异常识别  设备健康管理  数据驱动  健康评估  健康预测  
基于机器学习方法的汽车装配质量预测分析 学位论文
硕士, 沈阳: 中国科学院沈阳自动化研究所, 2019
Authors:  刘舒锐
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汽车装配制造  质量预测  质量分析  加权支持向量机  随机森林  
Fast Learning With Polynomial Kernels 期刊论文
IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 3780-3792
Authors:  Lin SB(林绍波);  Zeng, Jinshan
View  |  Adobe PDF(1160Kb)  |  Favorite  |  View/Download:43/4  |  Submit date:2018/07/31
Kernel Methods  Learning Systems  Learning Theory  Polynomial Kernel  
Anomaly detection via adaptive greedy model 期刊论文
Neurocomputing, 2019, 卷号: 330, 页码: 369-379
Authors:  Hou DD(侯冬冬);  Cong Y(丛杨);  Sun G(孙干);  Liu J(刘霁);  Xu XW(徐晓伟)
View  |  Adobe PDF(2529Kb)  |  Favorite  |  View/Download:198/33  |  Submit date:2018/12/16
Anomaly detection  Dictionary selection  Forward–backward greedy algorithm  ℓ0 norm  ℓ2,0 norm  
Rescaled Boosting in Classification 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2019, 卷号: 30, 期号: 9, 页码: 2598-2610
Authors:  Wang Y(王尧);  Liao, Xu;  Lin SB(林绍波)
View  |  Adobe PDF(2681Kb)  |  Favorite  |  View/Download:19/3  |  Submit date:2019/09/15
Boosting  generalization error  numerical convergence rate  resealed boosting (RBoosting)  
水下光学图像中目标探测关键技术研究综述 期刊论文
激光与光电子学进展, 2019, 页码: 1-18
Authors:  林森;  赵颍
View  |  Adobe PDF(1176Kb)  |  Favorite  |  View/Download:67/24  |  Submit date:2019/09/05
数字图像处理  水下图像预处理  水下目标检测识别  水下目标跟踪  深度学习  
A Noninvasive System for the Automatic Detection of Gliomas Based on Hybrid Features and PSO-KSVM 期刊论文
IEEE Access, 2019, 卷号: 7, 页码: 13842-13855
Authors:  Song GL(宋国立);  Huang Z(黄钲);  Zhao YW(赵忆文);  Zhao XG(赵新刚);  Liu YH(刘云辉);  Bao, Min;  Han JD(韩建达);  Li P(李鹏)
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Modified CLBP  PSO-KSVM  Glioma detection  hybrid features  skull removal  
Learning joint space–time–frequency features for EEG decoding on small labeled data 期刊论文
Neural Networks, 2019, 卷号: 114, 页码: 67-77
Authors:  Zhao DY(赵冬晔);  Tang FZ(唐凤珍);  Si BL(斯白露);  Feng XS(封锡盛)
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Brain-computer interfaces  Convolutional neural network  Joint space–time–frequency feature learning  Subject-to-subject weight transfer  Small labeled data