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Performance index based learning controls for the partial non-regular systems using lifting technique
1
作者 Shengyue YANG Xiaoping FAN Zhihua QU 《控制理论与应用(英文版)》 EI 2009年第2期197-201,共5页
Deficiencies of the performance-based iterative learning control (ILC) for the non-regular systems are investigated in detail, then a faster control input updating and lifting technique is introduced in the design o... Deficiencies of the performance-based iterative learning control (ILC) for the non-regular systems are investigated in detail, then a faster control input updating and lifting technique is introduced in the design of performance index based ILCs for the partial non-regular systems. Two ldnds of optimal ILCs based on different performance indices are considered. Finally, simulation examples are given to illustrate the feasibility of the proposed learning controls. 展开更多
关键词 Iterative learning control non-regular systems Lifting technique
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Non-Regular Example of Confidence-Interval Construction
2
作者 Jan Vrbik 《Open Journal of Statistics》 2023年第4期475-491,共17页
When dealing with a regular (fixed-support) one-parameter distribution, the corresponding maximum-likelihood estimator (MLE) is, to a good approximation, normally distributed. But, when the support boundaries are func... When dealing with a regular (fixed-support) one-parameter distribution, the corresponding maximum-likelihood estimator (MLE) is, to a good approximation, normally distributed. But, when the support boundaries are functions of the parameter, finding good approximation for the sampling distribution of MLE (needed to construct an accurate confidence interval for the parameter’s true value) may get very challenging. We demonstrate the nature of this problem, and show how to deal with it, by a detailed study of a specific situation. We also indicate several possible ways to bypass MLE by proposing alternate estimators;these, having relatively simple sampling distributions, then make constructing a confidence interval rather routine. . 展开更多
关键词 non-regular Parameter Estimation Maximum-Likelihood Estimator Asymptotic Distribution Largest-Order Statistic Monte-Carlo Simulation
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Non-Regular Example of Confidence-Interval Construction
3
作者 Jan Vrbik 《Open Journal of Endocrine and Metabolic Diseases》 2023年第4期475-491,共17页
When dealing with a regular (fixed-support) one-parameter distribution, the corresponding maximum-likelihood estimator (MLE) is, to a good approximation, normally distributed. But, when the support boundaries are func... When dealing with a regular (fixed-support) one-parameter distribution, the corresponding maximum-likelihood estimator (MLE) is, to a good approximation, normally distributed. But, when the support boundaries are functions of the parameter, finding good approximation for the sampling distribution of MLE (needed to construct an accurate confidence interval for the parameter’s true value) may get very challenging. We demonstrate the nature of this problem, and show how to deal with it, by a detailed study of a specific situation. We also indicate several possible ways to bypass MLE by proposing alternate estimators;these, having relatively simple sampling distributions, then make constructing a confidence interval rather routine. . 展开更多
关键词 non-regular Parameter Estimation Maximum-Likelihood Estimator Asymptotic Distribution Largest-Order Statistic Monte-Carlo Simulation
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Strongly Non-Regularity of Order Bounded Operators
4
作者 陈滋利 《Journal of Modern Transportation》 1998年第2期72-77,共6页
A method to construct strongly non regular order bounded operators from a classical Banach lattice C into any separable Banach lattice F without Dedekind σ completeness is presented in this paper. A r... A method to construct strongly non regular order bounded operators from a classical Banach lattice C into any separable Banach lattice F without Dedekind σ completeness is presented in this paper. A result concerning the order bounded norm and the regular norm is also contained. 展开更多
关键词 Banach lattice order bounded strongly non regular
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Trees with Non-regular Fractal Boundary
5
作者 Jing Hu YU Yi Ming DING 《Acta Mathematica Sinica,English Series》 SCIE CSCD 2008年第8期1345-1350,共6页
For any given 0 〈α 〈 β 〈 ∞, we construct a tree such that under tree metric, the Hausdorff dimension of the corresponding boundary is α, but both the Packing dimension and the boxing dimension are β. Applying ... For any given 0 〈α 〈 β 〈 ∞, we construct a tree such that under tree metric, the Hausdorff dimension of the corresponding boundary is α, but both the Packing dimension and the boxing dimension are β. Applying the connection between tree and iterated functions system, non- regular fractal sets on real line are constructed. Moreover, the method adopted in our paper is different from those which have been used before for constructing non-regular fractal set in general metric space. 展开更多
关键词 tree BOUNDARY FRACTAL dimensions non-regularity recursive structures
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基于矩阵分解技术的不完整医疗数据估计
6
作者 杨天瑞 张勇 《价值工程》 2026年第3期158-161,共4页
随着医疗信息化的飞速发展,医疗数据呈爆炸式增长,这些数据对于疾病的诊断、治疗和预防具有重要意义。然而,医疗数据常常因记录疏漏或机器故障等原因而面临数据缺失的问题,这些医疗数据有规模大,高稀疏的特点,这使得常规方法对其的处理... 随着医疗信息化的飞速发展,医疗数据呈爆炸式增长,这些数据对于疾病的诊断、治疗和预防具有重要意义。然而,医疗数据常常因记录疏漏或机器故障等原因而面临数据缺失的问题,这些医疗数据有规模大,高稀疏的特点,这使得常规方法对其的处理与分析变得复杂且困难。文章提出了一种非负矩阵分解方法,基于已知元素建立模型,利用梯度下降法设计模型训练规则,并采用了Tikhonov正则化项降低拟合,进一步增强了算法的稳定性和预测准确性。 展开更多
关键词 医疗数据 数据缺失 高稀疏 非负矩阵分解 TIKHONOV正则化
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从经验到规律:搜救指挥思维框架的建构——以建筑物倒塌场景中的搜索定位为例
7
作者 刘旋 《中国应急救援》 2025年第6期32-38,共7页
在灾害现场的搜救行动中,如何在复杂、信息不完整的环境下确定受困人员位置,是决定救援成效的关键环节。长期以来,这一过程的思维路径主要依赖指挥员的经验判断,存在碎片化、不可复制、难以传授等局限。本文聚焦于搜索定位的环节,不涉... 在灾害现场的搜救行动中,如何在复杂、信息不完整的环境下确定受困人员位置,是决定救援成效的关键环节。长期以来,这一过程的思维路径主要依赖指挥员的经验判断,存在碎片化、不可复制、难以传授等局限。本文聚焦于搜索定位的环节,不涉及营救与转运,提出构建搜救指挥思维框架的必要性。借鉴刑侦学由经验走向学科化的启示,结合一线实践,总结出五个核心要素:场景重构、线索整合、痕迹物证分析、行为推演与系统研判。该框架实质上是对传统非技术手段的系统化、结构化与逻辑化处理,旨在为指挥员提供可复制、可传授的推理路径。研究认为,这一思维框架不仅能够提升定位判断的科学性与稳定性,也为搜救训练体系建设、跨部门协同以及智能辅助决策平台研发提供了方法论支撑。 展开更多
关键词 搜救指挥 思维框架 逻辑推理 非技术手段 经验规律化
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无迭代图胶囊网络的遥感场景分类
8
作者 杨顺 边小勇 陈希 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期247-252,共6页
目前大多数胶囊网络方法通过改进迭代路由的方式提高分类精度,而忽略了迭代路由本身复杂的计算量带来的负担。虽然有方法采用无迭代的路由训练胶囊网络,但是精度不佳。针对以上问题,提出无迭代路由图胶囊网络的场景分类模型。首先,利用... 目前大多数胶囊网络方法通过改进迭代路由的方式提高分类精度,而忽略了迭代路由本身复杂的计算量带来的负担。虽然有方法采用无迭代的路由训练胶囊网络,但是精度不佳。针对以上问题,提出无迭代路由图胶囊网络的场景分类模型。首先,利用简单卷积层提取输入图像的初始特征;接着,提出通道和胶囊间双融合的全局注意力模块,通过依次进行通道和胶囊之间的注意力生成全局权重系数来加权高级胶囊特征,使加权后的高级胶囊特征更具判别性,以突出重要的胶囊,从而提高分类性能;同时,引入能计算图像间相似性的等变正则化项,以建模胶囊网络的显式等变性,从而潜在地提升网络性能;最后,基于边界损失和等变损失的组合损失函数训练整个网络,以得到富于判别性的分类模型。在多个基准场景数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性和效率。实验结果表明,所提方法在加拿大高级研究所的10类图像数据集(CIFAR-10)上的分类准确率达到90.38%,与动态路由胶囊网络(DRCaps)方法相比,提高了15.74个百分点;并且在仿射手写数字图像(AffNIST)数据集和航空影像数据集(AID)上,分别取得了98.21%和86.96%的分类准确率。可见,所提方法有效提高了场景分类性能。 展开更多
关键词 遥感场景分类 图胶囊网络 无迭代路由 等变正则化
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NMF声场分离技术在语音识别中的优化研究 被引量:1
9
作者 王树斌 《电声技术》 2025年第1期68-70,共3页
研究基于L2正则化非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)技术的声场分离方法在语音识别中的优化效果。介绍基于声场分离技术的语音识别方法,随后提出通过引入L2正则化项增强NMF的稳定性和稀疏性。为验证所提方法的有效性... 研究基于L2正则化非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)技术的声场分离方法在语音识别中的优化效果。介绍基于声场分离技术的语音识别方法,随后提出通过引入L2正则化项增强NMF的稳定性和稀疏性。为验证所提方法的有效性,实验使用WSJ0-2mix数据集并基于Python实现L2正则化NMF算法,结合HuggingFace Transformers框架对分离后的语音信号进行语音识别测试。结果表明,L2正则化显著降低词错误率,证明了该方法在复杂声场环境下的有效性。 展开更多
关键词 声场分离 L2正则化 非负矩阵分解(NMF) 语音识别
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编外人员工作满意度提升的优化路径——基于CFPS2020的实证分析
10
作者 岳洪江 刘景菘 《特区经济》 2025年第11期107-111,共5页
提升公共部门尤其是政府相关单位的编外人员的工作满意度对改善各机关单位的工作效率,提高工作水平和质量有着重要的意义,基于2020年中国家庭追踪调查(China family panel studies,CFPS)这一具有代表性的跟踪调查数据,利用Stata软件通... 提升公共部门尤其是政府相关单位的编外人员的工作满意度对改善各机关单位的工作效率,提高工作水平和质量有着重要的意义,基于2020年中国家庭追踪调查(China family panel studies,CFPS)这一具有代表性的跟踪调查数据,利用Stata软件通过多元回归方法对相关数据进行整理分析表明,薪酬水平、有无编制、社会认可度、职位晋升等工作环境因素都对编外人员的工作满意度产生了重要影响,且目前公共部门人力资源管理制度仍需改进。值得注意的是,通过优化薪酬体系,改善工作环境,提供发展机会等措施来提高编外人员的工作满意度成了目前各机关事业单位亟须解决也是大多数编外人员重点关心的问题,从上述领域入手是未来优化编外人员工作环境,提升工作满意度的一个重要路径。 展开更多
关键词 编外人员 工作满意度 实证分析
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基于张量隐特征分析的动态网络链接预测
11
作者 夏艳 张彬 王飞 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期156-162,共7页
链接预测是动态网络分析的基础任务之一。当前动态网络链接预测模型通常未同时考虑预测缺失链接的方向和权值,为此,提出一种正则非负张量隐特征分析模型。该模型基于张量隐特征分析构造融合弹性网络正则和线性偏差的非负学习目标,并且... 链接预测是动态网络分析的基础任务之一。当前动态网络链接预测模型通常未同时考虑预测缺失链接的方向和权值,为此,提出一种正则非负张量隐特征分析模型。该模型基于张量隐特征分析构造融合弹性网络正则和线性偏差的非负学习目标,并且设计基于单元素依赖的非负乘法更新规则的优化参数学习方案。两个动态网络数据集上的实验结果表明,该模型能精准高效地预测动态网络中缺失的有向带权链接。 展开更多
关键词 动态网络链接预测 有向带权链接 不完备三阶张量 非负张量隐特征分析 正则方法
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基于线图的双深度非负矩阵分解链路预测模型
12
作者 郑淑兰 陈晓云 《福州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期253-260,共8页
提出一种基于线图的双深度非负矩阵分解(LDNMF)模型.首先引入线图来描述边与边的关系,其次对线图邻接矩阵和原邻接矩阵在相同基空间上进行深度非负矩阵分解,最后以分解后的重构邻接矩阵作为缺失链路预测的概率矩阵.在10个真实网络数据... 提出一种基于线图的双深度非负矩阵分解(LDNMF)模型.首先引入线图来描述边与边的关系,其次对线图邻接矩阵和原邻接矩阵在相同基空间上进行深度非负矩阵分解,最后以分解后的重构邻接矩阵作为缺失链路预测的概率矩阵.在10个真实网络数据集上进行缺失链路预测实验,结果表明,LDNMF模型比其他模型在受试者工作特征曲线下面积提升0.01%~2.43%,在精度上提升0.02%~2.20%,说明了引入线图的有效性. 展开更多
关键词 链路预测 深度非负矩阵分解 线图 图正则
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执行器约束下基于轨迹学习的核正则化最优迭代学习控制
13
作者 杨亮亮 陈泓 鲁文其 《中国机械工程》 北大核心 2025年第10期2274-2283,共10页
针对非重复性轨迹跟踪和执行器可能超限的问题,提出了一种基于先前轨迹学习的核正则化最优迭代学习控制算法(KROILC),在迭代过程中利用输入输出的测量值,使用基于核的正则化方法估计系统的脉冲响应,展示了脉冲响应估计领域几种常用核的... 针对非重复性轨迹跟踪和执行器可能超限的问题,提出了一种基于先前轨迹学习的核正则化最优迭代学习控制算法(KROILC),在迭代过程中利用输入输出的测量值,使用基于核的正则化方法估计系统的脉冲响应,展示了脉冲响应估计领域几种常用核的零均值高斯过程实现,估计得到的脉冲响应被应用于最优迭代学习控制器。通过目标函数加权实现对执行器的约束,迭代过程中参考轨迹变化后的初始前馈力通过轨迹学习得到。在直流无刷电机上的实验验证结果表明,所提出的算法能够在执行器约束下实现非重复性轨迹的全轨迹和稳定段的最优跟踪性能。 展开更多
关键词 执行器约束 数据驱动 非重复性轨迹 轨迹学习 核正则化 迭代学习控制
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一种改进DBF方法用于多通道SAR非均匀采样重构
14
作者 王骜巍 商明样 张柘 《河南科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
方位向多通道合成孔径雷达(SAR)在非均匀采样条件下,其回波信号的重构容易受到噪声放大效应的影响,导致成像质量下降。传统的数字波束成形(DBF)方法在非均匀采样程度较高时,因观测矩阵趋于病态,难以有效抑制噪声。为了解决这一问题,提... 方位向多通道合成孔径雷达(SAR)在非均匀采样条件下,其回波信号的重构容易受到噪声放大效应的影响,导致成像质量下降。传统的数字波束成形(DBF)方法在非均匀采样程度较高时,因观测矩阵趋于病态,难以有效抑制噪声。为了解决这一问题,提出了一种基于正则化改进DBF方法。首先,该方法通过对观测矩阵施加正则化约束,自适应调整重构滤波器,以降低噪声放大效应,并提升信噪比。其次,提出了一种正则化参数调整策略,使得正则化参数可以随着采样模式的改变而改变。仿真实验结果表明,与传统DBF方法相比,所提方法在实际数据仿真中的方位模糊信号比(AASR)降低了约6 dB,并显著抑制了噪声。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 多通道 非均匀采样重构 正则化
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基于非凸正则化的叶端定时振动参数辨识
15
作者 乔百杰 张松林 +3 位作者 周凯 刘美茹 梁俊 陈雪峰 《燃气涡轮试验与研究》 2025年第3期1-8,共8页
针对传统l_(1)正则化方法在叶片振动参数识别中幅值估计偏差较大的问题,提出一种基于非凸稀疏正则化的叶端定时数据处理方法。结合叶片振动机理与压缩感知理论,建立叶端定时欠采样信号压缩感知模型;通过引入参数可分离的非凸反正切正则... 针对传统l_(1)正则化方法在叶片振动参数识别中幅值估计偏差较大的问题,提出一种基于非凸稀疏正则化的叶端定时数据处理方法。结合叶片振动机理与压缩感知理论,建立叶端定时欠采样信号压缩感知模型;通过引入参数可分离的非凸反正切正则项提升信号稀疏性,减少幅值估计偏差,同时利用加速广义阈值迭代算法提高计算效率。高速旋转试验结果表明,该方法与应变片结果对比频率辨识误差小于0.5%;与经典的1正则化相比,在叶片共振幅值的辨识精度方面具有显著优势,能够改善幅值低估问题,为叶片运行安全评估与健康监测提供了有效技术支持。 展开更多
关键词 转子叶片 叶端定时 非接触式测量 参数辨识 欠采样 非凸正则化 航空发动机
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基于两种新标量表示的安全高效标量乘算法
16
作者 程石 胡志 陶铮 《软件学报》 北大核心 2025年第10期4542-4557,共16页
标量乘法是传统椭圆曲线密码(ECC)的核心运算.标量表示决定了标量乘法算法中的迭代方式,进而直接影响算法的安全性和效率.提出两种新的标量表示算法:一种称为规则窗口非相邻算法(ordered window width non-adjacent form,OWNAF),它将传... 标量乘法是传统椭圆曲线密码(ECC)的核心运算.标量表示决定了标量乘法算法中的迭代方式,进而直接影响算法的安全性和效率.提出两种新的标量表示算法:一种称为规则窗口非相邻算法(ordered window width non-adjacent form,OWNAF),它将传统的窗口非相邻算法与随机密钥分割处理相结合,在提升计算效率的同时可以抵抗能量分析攻击;另一种称为窗口联合正则形式(window joint regular form,wJRF),它由传统的联合正则形式改进而来,适用于多标量乘算法,与已有算法相比,在减少基础计算量的同时有着更好的安全性. 展开更多
关键词 标量乘算法 侧信道攻击 窗口非相邻形式 联合正则形式
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基于差分隐私的自适应个性化联邦学习方法
17
作者 张芳 龙士工 +2 位作者 郭晟南 刘光源 张珺铭 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2525-2532,共8页
为减少联邦学习中用户隐私泄露风险和增强非独立同分布下的模型性能,提出基于差分隐私的自适应个性化联邦学习方法(FedADRL)。FedADRL动态划分本地参数为个性化参数和全局参数,并为其对应的损失函数增加自适应正则项,以增强本地模型的... 为减少联邦学习中用户隐私泄露风险和增强非独立同分布下的模型性能,提出基于差分隐私的自适应个性化联邦学习方法(FedADRL)。FedADRL动态划分本地参数为个性化参数和全局参数,并为其对应的损失函数增加自适应正则项,以增强本地模型的稳定性和减少噪声对全局模型的影响。同时,结合用户级本地化差分隐私增强隐私保护。最后,根据自适应步长对本地模型训练步长进行动态调整,加快模型收敛。实验结果验证,FedADRL在多个数据集下能够提高模型的精度和收敛效率。 展开更多
关键词 个性化联邦学习 隐私保护 差分隐私 非独立同分布 自适应正则化 自适应步长 联邦优化
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基于高维非稀疏条件偏相关系数的估计研究
18
作者 杨静颖 晏梅 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2025年第3期118-126,共9页
目的针对不同偏相关系数的估计方法,提出在高维非稀疏条件下不同偏相关系数估计方法的算法性能、估计准确性和效率的探讨方法。方法现有Pcor估计方法的研究主要关注高维数据和稀疏性假设下偏相关关系的存在性,但是,在非稀疏条件下,Pcor... 目的针对不同偏相关系数的估计方法,提出在高维非稀疏条件下不同偏相关系数估计方法的算法性能、估计准确性和效率的探讨方法。方法现有Pcor估计方法的研究主要关注高维数据和稀疏性假设下偏相关关系的存在性,但是,在非稀疏条件下,Pcor估计方法的算法效率和估计准确性研究较为缺乏。本研究综合考虑了适用于非稀疏条件的偏相关系数估计方法,并采用正则化方法处理相应的高维回归模型,进一步探索估计方法对偏相关系数的估计性能和效率,为验证不同算法的估计表现,进行了大量的数值模拟实验,并分析了股票市场中的实际数据。结果在高维非稀疏条件下,无偏自适应LASSO和渐进无偏MCP在偏相关系数的估计中表现都很出色。结论在高维非稀疏条件下,偏相关系数的估计方法与高维稀疏条件下呈现出相似的特点:当Pcor为负值时,估计较为准确;当Pcor为正值时,估计存在一定的偏差。在正则化方法的选择上,无偏自适应LASSO和渐进无偏的MCP方法综合表现都优于相应的有偏LASSO方法,特别地,在小样本量下,自适应LASSO·RES算法表现较优,而在大样本量下,MCP·REG2较好,其中,REG2方法在Pcor取正值时效果最好。值得注意的是,相较于稀疏条件下控制变量得到有效控制,在非稀疏条件下控制变量的干扰和影响增多,因此当非稀疏条件越趋近于稀疏条件时,算法误差越低,效率越高;在适当的非稀疏性条件下,无偏自适应LASSO·RES和渐进无偏MCP·REG2算法都表现良好,也有较好的鲁棒性和稳定性;在较强非稀疏性条件下自适应LASSO·RF算法表现最好。 展开更多
关键词 偏相关系数 高维数据 非稀疏条件 正则化方法 LASSO 自适应LASSO MCP
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Bounds of Interpolation Error for Arbitrary Narrow Quadrilateral Quasi-Wilson Element
19
作者 李清善 陈绍春 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 2001年第3期22-28,共7页
Based on the construction of reference e le ment and bilinear transformation, a quasi-Wilson element for arbitrary narrow q uadrilateral is presented. Using the interpolation Theorem for narrow quadrilate ral isoparam... Based on the construction of reference e le ment and bilinear transformation, a quasi-Wilson element for arbitrary narrow q uadrilateral is presented. Using the interpolation Theorem for narrow quadrilate ral isoparametric finite element and related methods, the bounds of interpolatio n error for arbitrary narrow quadrilateral quasi-Wilson element are obtained in case when the condition ρ K/h K≥σ 0】0 is not satisfied, where h K is the diameter of the element K and ρ K is the diameter of an ins cribed circle in K. The interpolation error is O(h2 K) in the L2( K)-norm and O(h K) in the H1(K) -norm provided that the in terpolated function belongs to H2(K). 展开更多
关键词 interpolation error quasi-Wilson element arbi trary narrow quadrilateral non-regularity
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基于对抗训练的图正则化非负矩阵分解算法
20
作者 张雨蓉 张书铭 +1 位作者 何进荣 闭应洲 《延安大学学报(自然科学版)》 2025年第1期89-95,共7页
传统的非负矩阵分解(NMF)在处理复杂数据集时,因忽略局部特征和鲁棒性不足而受限。为应对这些问题,本文提出了一种新型的对抗训练图正则化非负矩阵分解算法(AT-GNMF),旨在通过提高降维过程的准确性来优化NMF的表示能力。算法通过引入对... 传统的非负矩阵分解(NMF)在处理复杂数据集时,因忽略局部特征和鲁棒性不足而受限。为应对这些问题,本文提出了一种新型的对抗训练图正则化非负矩阵分解算法(AT-GNMF),旨在通过提高降维过程的准确性来优化NMF的表示能力。算法通过引入对抗性扰动,模拟数据在实际应用中可能遇到的攻击和噪声,促使模型学习到更为鲁棒的特征。结合图正则化技术,AT-GNMF进一步强化了数据局部结构的保持,有助于在降维过程中保留数据的关键信息。此外,通过网格搜索技术优化了超参数,确保了模型在给定超参数空间内达到最优性能。通过在多个公开数据集上进行的实验,采用聚类任务作为性能评估的基准,验证了AT-GNMF在复杂数据降维任务中的优越性能。 展开更多
关键词 对抗训练 非负矩阵分解 图正则化 图像聚类 超参数优化
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