弗兰克·杜弗雷诺伊斯
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2020年–今天
2024 [i2] 穆罕默德·博拉 , 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , Khalide Jbilou公司 , 艾哈迈德·拉特纳尼 :
基于迹比的张量数据流形学习。 CoRR公司 abs/2402.09072 ( 2024 ) 2022 [j6] 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 :
增量可压缩核零鉴别分析。 模式识别。 127 : 108642 ( 2022 ) [c12] 阿明·哈提卜 , 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , 穆罕默德·哈姆利希 , 丹尼斯·哈马德 :
大规模多类问题的协同核判别分析。 SADASC公司 2022 : 34-50 [i1] 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , 阿拉·伊奇 , Khalide Jbilou公司 :
使用新的张量传感器产品系列的多线性判别分析。 CoRR公司 abs/2203.00967 ( 2022 )
2010 – 2019
2019 [第11条] 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , 丹尼斯·哈马德 :
大规模数据集中一类学习的稀疏和在线零最近邻判别分析。 国际JCNN 2019 : 1-8 2016 [j5] 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , Jean-Charles Noyer公司 :
一类近似支持向量机。 模式识别。 52 : 96-112 ( 2016 ) [第10条] 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , Jean-Charles Noyer公司 :
基于空空间的一类核Fisher判别式。 国际JCNN 2016 : 3203-3210 2015 【j4】 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 :
用于异常值检测的一类核Fisher准则。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 26 ( 5 ) : 982-994 ( 2015 ) 【c9】 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , Jean-Charles Noyer公司 :
用于离群值描述的广义特征值近似支持向量机。 国际JCNN 2015 : 1-9 2013 [j3] 弗兰克·杜弗雷努瓦 , Jean-Charles Noyer公司 :
制定稳健线性回归估计作为一类LDA准则:判别帽矩阵。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 24 ( 2 ) : 262-273 ( 2013 ) 2012 【c8】 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , Jean-Charles Noyer公司 :
鉴别核帽矩阵:一种自动识别离群值的新工具。 国际JCNN 2012 : 1-8 2011 【c7】 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , Jean-Charles Noyer公司 :
鉴别帽矩阵:一种用于异常值识别和线性回归的新工具。 国际JCNN 2011 : 777-784
2000 – 2009
2009 [注2] 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , 约翰·科利兹 , 丹尼斯·哈马德 :
稳健单模型估计的有界影响支持向量回归。 IEEE传输。 神经网络 20 ( 11 ) : 1689-1706 ( 2009 ) 【c6】 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , Jean-Charles Noyer公司 :
支持向量回归中基于核帽矩阵的异常值剔除剔除准则。 国际JCNN 2009 : 736-743 2007 【c5】 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , 约翰·科利兹 , 丹尼斯·哈马德 :
稳健单模型估计的Crisp加权支持向量回归:应用于图像序列中的目标跟踪。 CVPR公司 2007 【c4】 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , 约翰·科利兹 , 丹尼斯·哈马德 :
用于鲁棒单模型估计的加权支持向量回归:应用于图像序列中的运动分割。 国际JCNN 2007 : 586-591 【c3】 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , 丹尼斯·哈马德 :
多重线性模型估计的模糊加权支持向量回归:应用于图像序列中的目标跟踪。 国际JCNN 2007 : 1289-1294 2006 [j1] 约翰·科利兹 , 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , 丹尼斯·哈马德 :
支持向量回归光流估计。 工程应用。 Artif公司。 智力。 19 ( 7 ) : 761-768 ( 2006 ) 【c2】 约翰·科利兹 , 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 , 丹尼斯·哈马德 :
基于SVR的稳健回归和异常检测:在光流估计中的应用。 BMVC公司 2006 : 1229-1238 2001 【c1】 弗兰克·杜弗雷诺伊斯 :
检测的不确定性椭圆拟合和模糊决策阶段。 在视频显微镜中的应用。 ECSQARU公司 2001 : 432-443
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