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王凯南; 金立左;
东南大学自动化学院,江苏 南京 210096;
GMM模型; EM算法; 信息熵; 合并与分裂;
机译:使用贝叶斯优化算法改进基于案例的推理来解决优化问题
机译:基于C-2分段Rational Cubic样条插值的改进包络算法改进了EMD方法,用于EMI信号分解
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机译:基于高斯混合模型和EM算法的RPM方法参数优化方法
机译:基于色散度量的有序排序规则,用于确定用于语言识别的性能最佳的高斯混合模型。
机译:基于高斯混合模型的性能劣化预测和航空活塞泵的优化支持向量回归
机译:基于最佳最佳蚂蚁系统的混合算法和粒子群优化的混合算法改进旅行推销员问题解决方案
机译:关于一阶动态优化算法改进的几个方面
机译:高斯混合模型的卫星海雾检测系统及基于高斯混合模型的无监督学习模式的雾检测方法
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
机译:基于多尺度上下文相关的深度自动编码高斯混合模型的基于图像的非监督异常检测
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