机译:高斯混合对未知噪声的自适应鲁棒非线性回归
Hubei Univ Technol, Sch Econ & Management, Wuhan, Hubei, Peoples R China;
Tianjin Univ, Sch Comp Sci & Technol, Tianjin, Peoples R China;
Tianjin Univ, Sch Comp Sci & Technol, Tianjin, Peoples R China;
Self-adaptive nonlinear regression; Unknown noise; Mixture of Gaussians; Expectation maximization;
机译:通过将噪声建模为高斯混合来进行鲁棒的稀疏回归
机译:通过将噪声作为高斯的混合来建模噪声来漏洞回归
机译:具有未知高斯噪声的可证明ICA及其对高斯混合和自动编码器的影响
机译:自适应高斯混合模型在城市场景中的GNSS / LiDAR集成:一种非高斯噪声的鲁棒方法
机译:使用Gaussian混合模型和偏最小二乘回归分类,用于具有各种增强方法的强大扬声器验证
机译:用非线性回归拟合数据时检测异常值–基于鲁棒非线性回归和错误发现率的新方法
机译:具有未知高斯噪声的可证明ICa,以及对高斯混合和自动编码器的影响