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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 限定条件 发表日期：2019    专题：湖南大学    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 A Local Metric for Defocus Blur Detection Based on CNN Feature Learning 期刊论文 IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 卷号: Vol.28 No.5, 页码: 2107-2115 作者:  Kai Zeng;  Yaonan Wang;  Jianxu Mao;  Junyang Liu;  Weixing Peng 收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2019/12/13 Feature extraction  Measurement  Image edge detection  Kernel  Data mining  Computer vision  Neural networks  Defocus blur  feature learning  local sharpness matric  ConvNets  PCA   Rolling Bearing Performance Degradation Assessment Based on Convolutional Sparse Combination Learning 期刊论文 IEEE Access, 2019, 卷号: Vol.7, 页码: 17834-17846 作者:  Wenyi Huang;  Junsheng Cheng;  Yu Yang 收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2019/12/13 Kernel  Dictionaries  Degradation  Convolution  Feature extraction  Convolutional codes  Encoding  Bearing performance degradation assessment  complex operation condition  convolutional sparse combination learning  convolutional sparse reconstruction   Self-weighted multi-kernel multi-label learning for potential miRNA-disease association prediction 期刊论文 Molecular Therapy - Nucleic Acids, 2019 作者:  Zhenxia Pan;  Huaxiang Zhang;  Cheng Liang;  Guanghui Li;  Qiu Xiao 收藏  |  浏览/下载：8/0  |  提交时间：2019/12/13 Hybrid kernel extreme learning machine for evaluation of athletes' competitive ability based on particle swarm optimization. 期刊论文 Computers & Electrical Engineering, 2019, 卷号: Vol.73, 页码: 23-31 作者:  Yanpeng, Zhao 收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2019/12/17 Nonparametric kernel smoother on topology learning neural networks for incremental and ensemble regression 期刊论文 NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2019, 卷号: Vol.31 No.7, 页码: 2621-2633 作者:  Xiao, JH;  Xiang, ZY;  Wang, D;  Xiao, Z 收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2019/12/17 Incremental learning  Nonparametric regression  Nadaraya-Watson estimator  Competitive learning  Ensemble learning   Locally Shared Features: An Efficient Alternative to Conditional Random Field for Semantic Segmentation 期刊论文 IEEE Access, 2019, 卷号: Vol.7, 页码: 2263-2272 作者:  Zhengeng Yang;  Hongshan Yu;  Wei Sun;  Zhihong Mao;  Mingui Sun 收藏  |  浏览/下载：12/0  |  提交时间：2019/12/13 Semantics  Image  segmentation  Spatial  resolution  Training  Kernel  Urban  areas  Semantic  segmentation  fully  convolutional  networks  feature  learning  context  exploitation