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武小红; 蔡培强; 武斌; 孙俊; 嵇港;
江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013;
江苏大学机械工业设施农业测控技术与装备重点实验室,江苏镇江212013;
江苏大学京江学院,江苏镇江212013;
滁州职业技术学院信息工程系,安徽滁州 239000;
近红外光谱; 生菜; 品种鉴别; 无监督机器学习;
机译:结合形态学标准和基于无监督矢量量化的动态分析,在动态磁共振成像中对小对比增强乳腺病变进行分类。
机译:基于无监督矢量量化的目标子空间投影方法在遥感图像未知背景下的混合像素检测与分类
机译:基于粒度方法的分类问题模糊学习矢量量化新方法
机译:使用FT-NIR光谱和可能性学习矢量量化对苹果品种的分类
机译:在大脑右侧进行追踪:无监督的图像简化和矢量化。
机译:基于形态学准则和基于无监督矢量量化的动力学分析的动态磁共振成像中小对比度增强乳腺病变的分类
机译:基于无监督矢量量化的形态学标准和动态分析的组合,对动态磁共振成像中的小对比度增强乳房病变的分类
机译:基于学习矢量量化神经网络的蒸汽发生器管道缺陷涡流特征分类
机译:使用深受基于深度学习的概率生成模型的无监督,半监督和监督学习
机译:基于无监督和监督学习的图像区域分类方法
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