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马永杰; 程时升; 马芸婷; 陈敏;
西北师范大学物理与电子工程学院 甘肃兰州730070;
卷积神经网络; 交通标志识别; 多尺度融合; 智能交通; 极限学习机;
机译:基于局部融合视觉特征和变分贝叶斯极限学习机的多峰生物特征识别
机译:回复“关于“使用具有深层感知功能的内核极限学习机识别交通标志”的评论”
机译:基于极限学习机的交通标志识别方法
机译:使用加权极限学习机结合尺度不变特征变换,根据蛋白质进化信息预测蛋白质与蛋白质的相互作用
机译:通过数据编辑和极限学习算法进行多任务机器学习。具有数据编辑和极限学习机的多任务学习。
机译:基于多尺度S变换能量熵和极限学习机的T型连接线故障识别新方法
机译:基于多尺度特征融合和极端学习机的玉米种子识别
机译:双尺度极限中的超特征值模型
机译:基于多尺度特征融合网络与定位模型相结合的害虫自动计数方法
机译:在周围环境中识别物体即交通标志的方法乘用车,涉及确定图像区域的多个特征与特征集的多个特征之间的相似性度量
机译:眼部血管和面部识别的图像和特征质量,图像增强和特征提取,以及眼部血管与面部和/或子面部区域融合的生物特征识别系统
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