当前位置:
首页
--
工业技术
--
自动化技术、计算机技术
--
自动化基础理论
--
人工智能理论
--
自动推理、机器学习
基于电子鼻的特征提取及模式分类方法研究
连续时间统一MAXQ算法及其应用研究
基于灵敏性分析的贝叶斯网络扰动学习方法研究
基于最大熵模型的迁移学习算法研究
马尔科夫模型预测方法的研究及其应用
基于相似度的模糊推理算法研究
强化学习方法在多机器人博弈系统中的应用研究
基于机器学习算法的隐喻识别研究
基于Logistic回归模型的多示例学习算法研究
多分类器动态集成技术研究及其应用
排序学习损失函数的研究
基于多目标函数改进的多核学习在半监督学习和迁移学习场景中的应用
Hadoop平台下基于SVM主动学习的分类算法研究
过抽样算法在不平衡数据学习中的应用
基于高斯过程的在线建模问题研究
带缺失数据的半监督图学习
基于信息几何的FSVM理论及算法研究
分类器的选择性集成及其差异性研究
流形学习中的鲁棒性问题研究
蛋白质功能预测的半监督学习算法研究
基于支持向量机的不平衡数据分类研究及应用
基于半监督学习的两种聚类算法研究
基于偏微分方程和机器学习的台风风场反演方法研究
系数正则化在线算法收敛性分析
关于系数正则化模型的误差分析
增量式贝叶斯网络结构学习研究
基于双隶属度判定的模糊支持向量机方法研究
半监督流形学习理论与应用研究
局部核分类器及其在脉象分类中的应用
模糊支持向量机关键技术研究
基于半监督多示例的径向基函数网络模型及学习算法研究
多类标KNN算法研究
关于组合分类器修剪方法的研究
基于半监督学习的音频实时检测方法的研究
基于启发式的约束满足问题研究
结合主动学习的协作分类方法研究
求解极小碰集的ROBDD算法的研究与分析
约束相容性技术的研究
约束程序框架下配置交互解释生成算法的研究
约束满足问题中相容技术的研究
基于知识编译技术的描述逻辑推理问题研究
基于标记样本和相似度调整的k均值算法在文本聚类中的应用
基于模型的动态分层强化学习算法研究
支持向量机模型的相关研究
基于条件事件代数的概率逻辑推理和概率逻辑衍推推理
加速强化学习方法研究
带有不确定输入的支持向量机研究
基于最短描述长度的高维特征选择方法研究
半监督学习方法及应用研究
双线性函数的度量矩阵及二次型在Mizar语言下的实现
上一页
[43]
[44]
[45]
[46]
[47]
下一页