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浏览/检索结果: 共18条，第1-10条 帮助 限定条件 发表日期：2019    专题：沈阳自动化研究所    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 A Novel Power System Anomaly Data Identification Method Based on Neural Network and Affine Propagation 会议论文 New York city, NY, United states, July 26-28, 2019 作者:  Zeng P(曾鹏);  Ran, Ran;  Li, Zhao;  Song CH(宋纯贺);  Shen, Yang 收藏  |  浏览/下载：28/0  |  提交时间：2019/08/18 Hyperspectral microscopic imaging of skin squamous cell carcinoma 会议论文 Shanghai, China, March 17-20, 2019 作者:  Qiu, Zelong;  Sheng, Zhenfei;  Duan MQ(段茂强);  Huang, Xiaoli;  Lin, Binbin 收藏  |  浏览/下载：53/0  |  提交时间：2019/08/18 AOTF  hyperspectral imaging  object detection  data augmentation  deep learning   Multi-scale Densely Connected Dehazing Network 会议论文 Shenyang, China, August 8-11, 2019 作者:  Zhang Z(张箴);  Tan JD(田建东);  Cui T(崔童);  Tang YD(唐延东) 收藏  |  浏览/下载：40/0  |  提交时间：2019/09/05 Deep learning image dehazing  Multi-scale dense network  One-in-all training  Large-scale dataset   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 作者:  Feng XS(封锡盛);  Si BL(斯白露);  Tang FZ(唐凤珍);  Zhao DY(赵冬晔) 收藏  |  浏览/下载：110/0  |  提交时间：2019/04/13 Brain-computer interfaces  Convolutional neural network  Joint space–time–frequency feature learning  Subject-to-subject weight transfer  Small labeled data   Using an Ensemble of Incrementally Fine-Tuned CNNs for Cross-Domain Object Category Recognition 期刊论文 IEEE ACCESS, 2019, 卷号: 7, 页码: 33822-33833 作者:  Yan F(闫飞);  Zhang, Xuesong;  Zhuang Y( 庄严);  Hu, Huosheng;  Bu CG(卜春光) 收藏  |  浏览/下载：32/0  |  提交时间：2019/04/27 Convolutional neural network  object category recognition  ensemble learning  transfer learning   Anomaly detection via adaptive greedy model 期刊论文 Neurocomputing, 2019, 卷号: 330, 页码: 369-379 作者:  Hou DD(侯冬冬);  Cong Y(丛杨);  Sun G(孙干);  Liu J(刘霁);  Xu XW(徐晓伟) 收藏  |  浏览/下载：28/0  |  提交时间：2018/12/16 Anomaly detection  Dictionary selection  Forward–backward greedy algorithm  ℓ0 norm  ℓ2,0 norm   An inter-subject model to reduce the calibration time for motion imagination-based brain-computer interface 期刊论文 Medical and Biological Engineering and Computing, 2019, 卷号: 57, 期号: 4, 页码: 939-952 作者:  Han JD(韩建达);  Xu WL(徐卫良);  Zhao YW(赵忆文);  Chu YQ(褚亚奇);  Zhao XG(赵新刚) 收藏  |  浏览/下载：70/0  |  提交时间：2018/12/16 Brain-computer interface (BCI)  Electroencephalogram (EEG)  Machine learning  Movement imagination  Common spatial pattern  Inter-subject model   Motor Skills Learning and Generalization with Adapted Curvilinear Gaussian Mixture Model 期刊论文 Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications, 2019, 卷号: 96, 期号: 3-4, 页码: 457-475 作者:  Zhang HW(张会文);  Leng YQ(冷雨泉) 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2019/03/30 Skill learning  Cross entropy  Curvilinear Gaussian model  Imitation learning   Wrist MEMS Sensor for Movements Recognition in Ball Games 会议论文 Suzhou, China, July 29 - August 2, 2019 作者:  Zhang, Xueliang;  Duan HJ(段洪君);  Zhang, Ming;  Zhao YL(赵玉良);  Sha, Xiaopeng 收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2020/05/24