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许越凡; 肖文栋; 曹征涛;
北京科技大学自动化学院;
北京100083;
北京市工业波谱成像工程技术研究中心;
北京科技大学顺德研究生院;
顺德528399;
空军特色医学中心;
北京100142;
心跳分类; 特征融合; 一维卷积神经网络; 小波变换; 集成超限学习机;
机译:基于内容的图像分类的混合描述符定义使用手工特征融合到卷积神经网络功能
机译:将卷积神经网络特征与手工特征融合以诊断骨质疏松症
机译:基于融合特征的高光谱图像分类来自1D和2D卷积神经网络的融合特征
机译:基于内容的图像分类,通过手工和自动特征的早期特征融合,改进了较小数据集中的特征概括
机译:基于特征向量特征并使用正常模式结合多径压缩进行盲反卷积中的信道顺序选择,以进行信号源识别。
机译:基于集成卷积神经网络和深度神经网络的特征融合方法进行轴承故障诊断
机译:图10:个别DL功能的比较,个人手工特征,DL功能融合,手工特征融合和提出的Fusi-CAD系统。
机译:基于Cloude-pottier特征值/特征向量分解的新分类方法
机译:特征分析方法和装置,特征分类方法和装置,用于执行计算机特征分析方法和特征分类方法的程序以及用于记录程序的计算机可读记录介质
机译:融合复杂共振频率特征和波形结构特征的雷达目标分类方法和装置
机译:基于Ghost卷积特征融合神经网络的实时交通流量检测系统和方法
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