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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 限定条件 专题：自动化研究所    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 Principal component analysis or kernel principal component analysis based joint spectral subspace method for calibration transfer 期刊论文 SPECTROCHIMICA ACTA PART A-MOLECULAR AND BIOMOLECULAR SPECTROSCOPY, 2020, 卷号: 227, 页码: 16 作者:  Shan, Peng;  Zhao, Yuhui;  Wang, Qiaoyun;  Ying, Yao;  Peng, Silong 收藏  |  浏览/下载：15/0  |  提交时间：2020/03/30 Calibration transfer  Principal component analysis (PCA)  Kernel principal component analysis (KPCA)  Multivariate calibration  Joint spectral subspace  Partial least squares (PLS)   Sensitive Quality-Relevant Fault Monitoring using Enhanced Sparse Projection to Latent Structures 会议论文 Changsha, China, July 4-8, 2018 作者:  Bai, Xiwei;  Wang, Xuelei;  Tan, Jie;  Qin, Wei;  Zhang, Tianren 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2020/06/12 Incomplete Multi-view Clustering via Subspace Learning 会议论文 Melbourne, Oct 24-28 作者:  Yin, Qiyue;  Wu, Shu;  Wang, Liang 收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2016/10/24 Multi-view Clustering  Incomplete Multi-view Data  Feature Selection   Semi-supervised orthogonal discriminant analysis via label propagation 期刊论文 PATTERN RECOGNITION, 2009, 卷号: 42, 期号: 11, 页码: 2615-2627 作者:  Nie, Feiping;  Xiang, Shiming;  Jia, Yangqing;  Zhang, Changshui 收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2015/08/12 Subspace learning  Discriminant analysis  Dimensionality reduction  Trace ratio  Semi-supervised learning   子空间分类研究与应用 学位论文 工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2009 曾昭雄 收藏  |  浏览/下载：31/0  |  提交时间：2015/09/02 子空间  维数约简  模式分类  人脸识别  图像处理  subspace  dimensionality reduction  pattern classification  face recognition  image processing   Recursive support vector machines for dimensionality reduction 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, 2008, 卷号: 19, 期号: 1, 页码: 189-193 作者:  Tao, Qing;  Chu, Dejun;  Wang, Jue 收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2015/11/08 classification  dimensionality reduction  feature extraction  projection  recursive support vector machines (RSVMs)  support vector machines (SVMs).