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姜博午; 刘金朋; 陆文凯;
北京化工大学机电工程学院;
智能技术与系统国家重点实验室;
北京信息科学与技术国家研究中心;
清华大学自动化系;
中海油田服务股份有限公司物探事业部特普公司;
多次波; 模式学习; 自适应相减; HILBERT变换; 伪地震数据;
机译:基于差分学习的基于差分进化的hp自适应伪谱方法在空间机动飞行器弹道优化中的应用
机译:基于完整集合经验模式分解的混合方法诊断机械缺陷,基于完整的集合经验模式分解,自适应噪声(CeemDan)和优化小波多分辨率分析(OWMRA):实验研究
机译:基于小波和自适应学习算法的在线局部放电监测自适应降噪方法
机译:基于小波的机器学习方法,用于光谱地震信号分析 - 北塔帕林地震案例研究
机译:模式识别和自适应DSP方法在基于卫星的水文数据集的时空分析中的应用。
机译:使用基于极端学习机的多模式数据评分方法从轻度认知障碍中预测阿尔茨海默氏病的转化
机译:这项研究是在课堂七SMPN 51万隆进行了准实验研究。本研究旨在回顾:学生的数学学习和教师谁通过结构化的任务和普通任务,增加了通过结构化的任务,普通任务和使用Knisley数学学习模式学生的数学解题能力的差异使用Knisley数学学习模型的描述传统的学习,提高质量Knisley的数学学习模式通过结构化的任务和数学通过普通的任务学习模型,以及对数学的学习,使用学生的态度数学通过结构化的任务,并通过普通的任务,学习的楷模。所用的研究方法是不等价的方法(前测和后测)对照组设计。使用科研仪器在测试和nontes形式获得的数据。之后正进行观察和分析。基于数据处理的结果,得到的:学生和教师的活动的图片已经增加到被越来越好,也有解决谁使用的数学通过结构化的任务,数学学习模式学习模型的数学问题学生的能力差异和传统的学习,获得增加的质量是低质量,以及给人以数学使用Knisley数学学习模型学习的积极响应学生
机译:基于不完全模型信息的传感器网络分布式估计:一种基于自适应学习的方法。
机译:用于衰减地震数据中的噪声并基于地震数据重建波场的系统和方法
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