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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 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 Wind Power Prediction Based on Extreme Learning Machine with Kernel Mean p-Power Error Loss 期刊论文 ENERGIES, 2019, 卷号: 12 作者:  Li, Ning;  He, Fuxing;  Ma, Wentao 收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2019/11/19 kernel mean p-power error  principal component analysis  wind power prediction  extreme learning machine   Wind Power Prediction Based on Extreme Learning Machine with Kernel Mean p-Power Error Loss 期刊论文 2019, 卷号: 12 作者:  Li, Ning;  He, Fuxing;  Ma, Wentao 收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2019/12/20 wind power prediction  extreme learning machine  kernel mean p-power error  principal component analysis   Robust Learning With Kernel Mean p-Power Error Loss 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2018, 卷号: 48, 页码: 2101-2113 作者:  Chen, Badong;  Xing, Lei;  Wang, Xin;  Qin, Jing;  Zheng, Nanning 收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2019/11/26 principal component analysis (PCA)  robust learning  kernel mean p-power error (KMPE)  Extreme learning machine (ELM)   Robust 2D Point Set Matching with Kernel Mean p-Power Error Loss 会议论文 作者:  Yang, Yang;  Chen, Weile;  Chen, Badong;  Du, Shaoyi;  Xiong, Lei 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2019/11/26 point set matching  ICP  nonlinear similarity measure   Robust kernel adaptive filters based on mean p-power error for noisy chaotic time series prediction 期刊论文 ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2017, 卷号: 58, 页码: 101-110 作者:  Ma, Wentao;  Duan, Jiandong;  Man, Weishi;  Zhao, Haiquan;  Chen, Badong 收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2019/11/26 Noisy chaotic time series prediction  Impulsive noises  Mean p-power error criterion  Kernel trick   Robust kernel adaptive filters based on mean p-power error for noisy chaotic time series prediction 期刊论文 2017, 卷号: 58, 页码: 101-110 作者:  Ma, Wentao;  Duan, Jiandong;  Man, Weishi;  Zhao, Haiquan;  Chen, Badong 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2019/12/20 Kernel trick  Mean p-power error criterion  Noisy chaotic time series prediction  Impulsive noises