蔡耀明
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [公元31年] 张子嘉 , 蔡耀明 , 刘晓波 , 张敏(音) , 闫萌 :
一种用于高光谱图像分类的高效图卷积RVFL网络。 远程。 传感器。 16 ( 1 ) : 37 ( 2024 ) 2023 【j30】 张子嘉 , 蔡耀明 , 文银宫 :
图卷积极值学习机的半监督学习。 专家系统。 申请。 213 ( 零件 ) : 119164 ( 2023 ) [公元29年] Zhili Zhang(张志立) , 姚鼎 , 赵晓峰 , 李思业(Siye Li) , 杨能军 , 蔡耀明 , 鹰战 :
多感受野:用于高光谱图像分类的自适应路径聚合图神经框架。 专家系统。 申请。 217 : 119508 ( 2023 ) [公元28年] 蔡耀明 , 张子嘉 , 佩德拉姆·加米西 , 贝努德·拉斯蒂 , 刘晓波 , 蔡志华 :
基于变换的多模遥感数据对比原型聚类。 信息科学。 649 : 119655 ( 2023 ) [公元27年] 李坤 , 强玲 , 王颖倩 , 蔡耀明 , 姚琴 , Zaiping Lin公司 , 魏安 :
用于高光谱异常检测的谱差引导图形注意力自动编码器。 IEEE传输。 仪器。 测量。 72 : 1-17 ( 2023 ) [公元26年] 蔡耀明 , 张子嘉 , 佩德拉姆·加米西 , 蔡志华 , 刘晓波 , 姚鼎 :
半监督和非监督分类的完全线性图卷积网络。 ACM事务处理。 智力。 系统。 Technol公司。 14 ( 三 ) : 40:1-40:23 ( 2023 ) 2022 [公元25年] 蔡耀明 , 张子嘉 , 蔡志华 , 刘小波 , 新疆 :
用于高光谱图像的无监督和半监督分类的超图结构自动编码器。 IEEE地质科学。 远程。 Sens.Lett公司。 19 : 1-5 ( 2022 ) [公元24年] 李天聪 , 蔡耀明 , 张永善 , 蔡志华 , 刘晓波 :
高光谱图像深度互信息子空间聚类网络。 IEEE地质科学。 远程。 Sens.Lett公司。 19 : 1-5 ( 2022 ) [公元23年] 张子嘉 , 蔡耀明 , 文银宫 , 佩德拉姆·加米西 , 刘晓波 , 理查德·格洛根 :
基于多跳聚合的高光谱图像超图卷积子空间聚类。 IEEE J.选择。 顶部。 申请。 地球目标远程。 传感器。 15 : 676-686 ( 2022 ) [公元22年] 蔡耀明 , 张子嘉 , 佩德拉姆·加米西 , 姚鼎 , 刘晓波 , 蔡志华 , 理查德·格洛根 :
高光谱图像的超像素压缩邻域对比子空间聚类网络。 IEEE传输。 地质科学。 远程。 传感器。 60 : 1-13 ( 2022 ) [公元21年] 姚鼎 , Zhili Zhang(张志立) , 赵晓峰 , 蔡耀明 , 李思业(Siye Li) , 彪登 , 蔡伟伟 :
大尺度高光谱图像聚类中的自监督局部保持低通图卷积嵌入。 IEEE传输。 地质科学。 远程。 传感器。 60 : 1-16 ( 2022 ) [公元20年] 李坤 , 强玲 , 姚琴 , 王颖倩 , 蔡耀明 , Zaiping Lin公司 , 魏安 :
用于高光谱异常检测的光谱-空间深度支持向量数据描述。 IEEE传输。 地质科学。 远程。 传感器。 60 : 1-16 ( 2022 ) [公元19年] 张子嘉 , 蔡耀明 , 文银宫 :
进化驱动的随机图卷积网络。 IEEE传输。 系统。 人类网络。 系统。 52 ( 12 ) : 7516-7526 ( 2022 ) 2021 [公元18年] 蔡耀明 , 张子嘉 , 秦燕 , 张东方 , Jainab Banu女士 :
用于高光谱图像分类的紧密连接卷积极值学习机。 神经计算 434 : 21-32 ( 2021 ) [公元17年] 蔡耀明 , 孟曾 , 蔡志华 , 刘晓波 , 张子嘉 :
用于高光谱图像聚类的图正则化残差子空间聚类网络。 信息科学。 578 : 85-101 ( 2021 ) [公元16年] 董志敏 , 蔡耀明 , 蔡志华 , 刘晓波 , 杨兆余 , 明晨诸葛 :
用于高光谱图像分类的合作光谱-空间注意密度网络。 IEEE地质科学。 远程。 Sens.Lett公司。 18 ( 5 ) : 866-870 ( 2021 ) [公元15年] 李天聪 , 蔡耀明 , 蔡志华 , 刘晓波 , 胡秋波 :
用于高光谱图像波段选择的非局部波段注意网络。 IEEE J.选择。 顶部。 申请。 地球目标远程。 传感器。 14 : 3462至3474 ( 2021 ) [公元14年] 蔡耀明 , 张子嘉 , 蔡志华 , 刘晓波 , 新疆 , 秦燕 :
图卷积子空间聚类:高光谱图像的稳健子空间聚类框架。 IEEE传输。 地质科学。 远程。 传感器。 59 ( 5 ) : 4191-4202 ( 2021 ) 【c6】 蔡耀明 , 刘燕(Yan Liu) , 张子嘉 , 蔡志华 , 刘晓波 :
使用对比学习的大规模高光谱图像聚类。 CIKM研讨会 2021 [i4] 蔡耀明 , 张子嘉 , 蔡志华 , 刘晓波 , 姚鼎 , 佩德拉姆·加米西 :
用于半监督学习和聚类的完全线性图卷积网络。 CoRR公司 abs/2111.07942 ( 2021 ) [i3] 蔡耀明 , 张子嘉 , 刘燕(Yan Liu) , 佩德拉姆·加米西 , 李坤 , 刘晓波 , 蔡志华 :
使用对比学习的大规模高光谱图像聚类。 CoRR公司 abs/2111.07945 ( 2021 ) 2020 [j13] 张子嘉 , 蔡耀明 , 张东方 :
用自适应微分进化求解常微分方程。 IEEE接入 8 : 128908-128922 ( 2020 ) [公元12年] 孟曾 , 宾宁 , 胡春阳 , 琼谷 , 蔡耀明 , 李水佳 :
用于高光谱图像波段选择的超图正则核子空间聚类。 IEEE接入 8 : 135920-135932 ( 2020 ) [公元11年] 刘晓波 , 徐茵 , 蔡耀明 , 王敏(Min Wang) , 蔡志华 , 黄波(Bo Huang) :
用于高光谱图像无监督特征学习的基于视觉显著性的扩展形态学轮廓。 IEEE地质科学。 远程。 Sens.Lett公司。 17 ( 11 ) : 1963年至1967年 ( 2020 ) [公元10年] 小平方 , 蔡耀明 , 蔡志华 , 新疆 , 陈志坤 :
基于多目标极值学习机的高光谱图像稀疏特征学习。 传感器 20 ( 5 ) : 1262 ( 2020 ) [公元9年] 刘晓波 , 胡秋波 , 蔡耀明 , 蔡志华 :
基于极端学习机的高光谱图像分类集成转移学习。 IEEE J.选择。 顶部。 申请。 地球目标远程。 传感器。 13 : 3892-3902 ( 2020 ) [j8] 蔡耀明 , 张子嘉 , 刘晓波 , 蔡志华 :
用于高光谱图像波段选择的高效图卷积自表示。 IEEE J.选择。 顶部。 申请。 地球目标远程。 传感器。 13 : 4869-4880 ( 2020 ) [j7] 蔡耀明 , 刘晓波 , 蔡志华 :
BS-Nets:高光谱图像波段选择的端到端框架。 IEEE传输。 地质科学。 远程。 传感器。 58 ( 三 ) : 1969-1984 ( 2020 ) 【c5】 张子嘉 , 蔡耀明 , 文银宫 , 刘晓波 , 蔡志华 :
图卷积极限学习机。 国际JCNN 2020 : 1-8 [i2] 蔡耀明 , 张子嘉 , 蔡志华 , 刘晓波 , 新疆 , 秦燕 :
图卷积子空间聚类:高光谱图像的稳健子空间聚类框架。 CoRR公司 abs/2004.10476 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j6] 刘晓波 , 徐茵 , 王敏(Min Wang) , 蔡耀明 , 广琦 :
基于多成分深层森林和转移卷积神经网络的情感识别。 J.高级计算。 智力。 智力。 信息学 23 ( 5 ) : 883-890 ( 2019 ) [j5] 彭虎 , 刘晓波 , 蔡耀明 , 蔡志华 :
基于多目标优化稀疏自表示的高光谱图像波段选择。 IEEE地质科学。 远程。 Sens.Lett公司。 16 ( 三 ) : 452-456 ( 2019 ) 【j4】 孟曾 , 蔡耀明 , 蔡志华 , 刘晓波 , 彭虎 , 顾俊华 :
基于深子空间聚类的无监督高光谱图像波段选择。 IEEE地质科学。 远程。 Sens.Lett公司。 16 ( 12 ) : 1889年至1893年 ( 2019 ) [j3] 刘晓波 , 王瑞林 , 蔡志华 , 蔡耀明 , 徐茵 :
用于高光谱图像分类的深多粒度级联森林。 IEEE传输。 地质科学。 远程。 传感器。 57 ( 10 ) : 8169-8183年 ( 2019 ) [c4] 孟曾 , 蔡耀明 , 刘晓波 , 蔡志华 , 向丽 :
基于拉普拉斯正则化深子空间聚类的高光谱图像光谱空间聚类。 IGARSS公司 2019 : 2694-2697 [c3] 蔡耀明 , 董志敏 , 蔡志华 , 刘晓波 , 王广军 :
用于高光谱图像分类的鉴别光谱-空间注意-软件残差网络。 WHISPERS公司 2019 : 1-5 [i1] 蔡耀明 , 刘晓波 , 蔡志华 :
BS-Nets:高光谱图像波段选择的端到端框架。 CoRR公司 abs/1904.08269 ( 2019 ) 2018 [注2] 于武 , 张永善 , 刘晓波 , 蔡志华 , 蔡耀明 :
一种基于多目标优化的稀疏极值学习机算法。 神经计算 317 : 88-100 ( 2018 ) [j1] 蔡耀明 , 刘晓波 , 张永善 , 蔡志华 :
极端学习机器的层次集成。 模式识别。 莱特。 116 : 101-106年 ( 2018 ) 【c2】 蔡耀明 , 蔡志华 , 孟曾 , 刘晓波 , 贾武 , 王广军 :
一种新的深度学习方法:堆叠进化自动编码器。 国际JCNN 2018 : 1-8 2017 【c1】 蔡耀明 , 刘晓波 , 于武 , 彭虎 , 王瑞林 , 毕武 , 蔡志华 :
基于进化多目标优化的极限学习机。 BIC-TA公司 2017 : 第420页至第435页