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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 发表日期：2019     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 G-GANISR: Gradual generative adversarial network for image super resolution 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 366, 页码: 140-153 作者:  Shamsolmoali, Pourya;  Zareapoor, Masoumeh;  Wang, Ruili;  Jain, Deepak Kumar;  Yang, Jie 收藏  |  浏览/下载：69/0  |  提交时间：2019/12/16 Image super-resolution  Loss functions  GAN  CNN  Gradual learning   A Hybrid Learning Method for the Data-Driven Design of Linguistic Dynamic Systems 期刊论文 IEEE-CAA JOURNAL OF AUTOMATICA SINICA, 2019, 卷号: 6, 期号: 6, 页码: 1487-1498 作者:  Li, Chengdong;  Yi, Jianqiang;  Lv, Yisheng;  Duan, Peiyong 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2020/03/30 Fuzzy set  least square method  linguistic dynamic system (LDS)  multi-objective optimization   Model loss and distribution analysis of regression problems in machine learning 会议论文 Zhuhai, China, February 22-24, 2019 作者:  Wang TR(王天然);  Yang N(杨楠);  Zheng ZY(郑泽宇) 收藏  |  浏览/下载：44/0  |  提交时间：2019/06/18 Statistics  machine learning  regression model  maximum likelihood   Non-negative matrix factorization based modeling and training algorithm for multi-label learning 期刊论文 FRONTIERS OF COMPUTER SCIENCE, 2019, 卷号: 13, 页码: 1243-1254 作者:  Sun, Liang;  Ge, Hongwei;  Kang, Wenjing 收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2019/12/02 multi-label learning  non-negative least square optimization  non-negative matrix factorization  smoothness assumption   Learning Solutions for Electromagnetic Problems Using RBF Network-Based FE-LSSVM 期刊论文 IEEE ACCESS, 2019, 卷号: 7, 页码: 80247-80261 作者:  Han, Xiaoming;  Liu, Zheng;  Wang, Jinjun;  Wu, Ziku;  Li, Guofeng 收藏  |  浏览/下载：13/0  |  提交时间：2019/12/02 Electromagnetic problems  least square support vector machine  finite element method  approximate solution