dblp:张永善 https://dblp.org/pid/124/5775.html dblp个人页面RSS提要 2024年4月25日星期四01:21:09+0200 英语-美国 每日的 1 根据CC0 1.0许可证发布 dblp@dagstuhl.de(dblp团队) dblp@dagstuhl.de(dblp团队) 计算机/计算机科学/出版物/书目 http://www.rssboard.org/rss-specification网站 https://dblp.org/img/logo.144x51.png网址dblp:张永善https://dblp.org/pid/124/5775.html14451 用于高光谱图像的光谱-空间超像素锚定图聚类。https://doi.org/10.109/LGRS.2023.3298681,,,,:
基于光谱空间超像素锚图的高光谱图像聚类。 IEEE地质科学。远程。Sens.Lett公司。 20:1-5()]]>
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用于高光谱图像特征提取和分类的光谱空间和超像素无监督线性判别分析。https://doi.org/10.109/TGRS.2023.3330474,,,,,,:
用于高光谱图像特征提取和分类的光谱空间和超像素无监督线性判别分析。 IEEE传输。地质科学。远程。传感器。 61:1-15()]]>
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用于高光谱图像分类的量子激励光谱-空间金字塔网络。https://doi.org/10.1109/CVR52729.2023.00957,,:
用于高光谱图像分类的量子激励光谱-空间金字塔网络。 CVPR公司 :9925-9934]]>
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高光谱图像的结构化锚定投影聚类。https://doi.org/10.109/ICASPSP49357.2023.10096622,,,,:
高光谱图像的结构化锚定投影聚类。 ICASSP公司 :1-5]]>
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用于高光谱异常检测的低秩约束内存自动编码器。https://doi.org/10.109/ICASPSP49357.2023.10094941,,,,:
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基于张量分解的高光谱波段选择潜在特征聚类。https://doi.org/10.1109/ICSPSP49357.2023.10096731,,,,:
基于张量分解的高光谱波段选择潜在特征聚类。 ICASSP公司 :1-5]]>
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多视图变换器:重新思考高光谱图像分类中的空间信息。https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.07186,,:
多视图变换器:重新思考高光谱图像分类中的空间信息。 CoRR公司 abs/2310.07186()]]>
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基于拉普拉斯正则化协同表示投影的高光谱图像无监督降维。https://doi.org/10.109/lgrs.2022.3153041,,,,,:
基于拉普拉斯正则化协同表示投影的高光谱图像无监督降维。 IEEE地质科学。远程。Sens.Lett公司。 19:1-5()]]>
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高光谱图像深度互信息子空间聚类网络。https://doi.org/10.109/LGRS.2022.3178168,,,,:
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基于潜在表示学习的高光谱图像无监督特征选择自动编码器。https://doi.org/10.1007/s11042-020-10474-8,,,,:
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用于高光谱图像聚类的双图自动编码器光谱空间特征提取。https://doi.org/10.1109/TCSVT 2022.3196679(网址:https://doi.org/10.1109/TCSVT 2022.3196679),,,,:
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用于高光谱图像无监督特征提取的光谱空间和超像素PCA。https://doi.org/10.109/TGRS.2021.3057701,,,,,:
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无监督高光谱波段选择的边缘化图自表示。https://doi.org/10.109/TGRS.2021.3121671,,,:
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无监督高光谱波段选择的稳健对偶图自表示。https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3203207,,,:
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基于图形学习的高光谱波段选择自动编码器。https://doi.org/10.109/ICASPSP43922.2022.9747193,,,,:
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基于超像素校正的高光谱图像标签传播分类。https://doi.org/10.109/IGARSS46834.2022.9884197,,,:
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用于图像识别的基于张量的无监督多视图特征选择。https://doi.org/10.109/ICME51207.2021.9428428,,,,:
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具有稀疏特征选择的多视图多标签学习用于图像注释。https://doi.org/10.109/TMM.2020.2966887,,,:
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用于高光谱图像鉴别分析的拉普拉斯正则空间感知协作图。https://doi.org/10.3390/rs11010029,,,,,:
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基于超像素模式和极限学习机的光谱-空间高光谱图像分类。https://doi.org/10.3390/rs11171983,,,:
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与极端学习机器的多视图融合用于聚类。https://doi.org/10.1145/3340268,,,,,:
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一种基于多目标优化的稀疏极值学习机算法。https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.07.060,,,,:
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实例克隆了极限学习机器。https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.02.036,,,:
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经过预训练的极限学习机器。https://doi.org/10.1007/978-3-319-70139-4_2,,,:
预先训练的极限学习机器。 图标(5) :14-23]]>
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模因极限学习机器。https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.04.003,,,,:
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进化实例选择的多实例学习。https://doi.org/10.1007/978-3-319-32025-0_15,,,,:
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一种基于模因算法的极端学习机器用于分类。https://doi.org/10.109/IJCNN.2015.7280383,,,,:
一种基于模因算法的极端学习机器用于分类。 国际JCNN :1-8]]>
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采用进化算法设计了一种新型弯曲RFID天线。https://doi.org/10.109/CICommS.2013.6582847,,,,:
采用进化算法设计了一种新型弯曲RFID天线。 CIComms公司 :5-9]]>
https://dblp.org/rec/conf/cicomms/ChenLZLZ132013年1月1日星期二00:00:00+0100
基于差分进化的属性加权克隆选择算法。http://www.jcomputers.us/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=54&id=837,,,,:
基于差分进化的属性加权克隆选择算法。 J.计算。 7(12):2019年3月30日()]]>
https://dblp.org/rec/journals/jcp/WuCCAZ122012年1月1日,星期日00:00:00+0100