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    作者中包括 WANG Shitong 的文章

1 不完整数据分类与缺失信息重要性识别特权LSSVM
吴晗, 王士同 2023年4期 [743-753][摘要](1558)[pdf 3298KB](670)
2 不确定成对约束的双对抗流形传播方法
孙乐, 王士同 2023年2期 [270-281][摘要](1535)[pdf 1346KB](1142)
3 基于双重低秩分解的不完整多视图子空间学习
徐光生1, 王士同2 2022年6期 [1084-1092][摘要](924)[pdf 1495KB](692)
4 对不平衡目标域的多源在线迁移学习
周晶雨, 王士同 2022年2期 [248-256][摘要](3547)[pdf 3683KB](1290)
5 4D卷积神经网络的自闭症功能磁共振图像分类
郭磊1, 王骏2, 丁维昌2, 潘祥1, 邓赵红1, 施俊2, 王士同1 2021年6期 [1021-1029][摘要](4845)[pdf 4960KB](1534)
6 任务间共享和特有结构分解的多任务TSK模糊系统建模
赵壮壮1, 王骏2, 潘祥1, 邓赵红1, 施俊2, 王士同1 2021年4期 [622-629][摘要](4876)[pdf 4300KB](1671)
7 面对类别不平衡的增量在线序列极限学习机
左鹏玉1, 周洁1, 王士同1,2 2020年3期 [520-527][摘要](4700)[pdf 4052KB](1463)
8 可能性匹配知识迁移原型聚类算法
聂飞1, 高艳丽2, 邓赵红1, 王士同1 2020年5期 [978-989][摘要](4307)[pdf 1870KB](1500)
9 面向众包数据的特征扩维标签质量提高方法
李易南, 王士同 2020年2期 [227-234][摘要](4294)[pdf 1979KB](1602)
10 一种基于模糊划分和模糊加权的集成深度信念网络
张雄涛1,2, 胡文军2, 王士同1 2019年5期 [905-914][摘要](4135)[pdf 4568KB](1284)
11 面向自闭症辅助诊断的无监督模糊特征学习新方法
张英, 王骏, 鲍国强, 张春香, 王士同 2019年5期 [882-888][摘要](5337)[pdf 4264KB](1927)
12 基于核心向量机的多任务概念漂移数据快速分类
史荧中1,2, 王士同1, 邓赵红1,3, 侯立功2, 钱冬杰2 2018年6期 [935-945][摘要](4987)[pdf 1019KB](1832)
13 多层递阶融合模糊特征映射的模糊C均值聚类算法
鲍国强1,2, 应文豪3, 蒋亦樟1,2, 张英1,2, 王骏1,2, 王士同1,2 2018年4期 [594-601][摘要](5226)[pdf 952KB](1910)
14 多视角模糊双加权可能性聚类算法
蒋亦樟1, 朱丽1, 刘丽2, 王士同1 2017年6期 [806-815][摘要](4819)[pdf 1656KB](2156)
15 基于混合距离学习的鲁棒的模糊C均值聚类算法
卞则康, 王士同 2017年4期 [450-458][摘要](5630)[pdf 1428KB](2166)
16 知识迁移的极大熵聚类算法及其在纹理图像分割中的应用
程旸, 蒋亦樟, 钱鹏江, 王士同 2017年2期 [179-187][摘要](5787)[pdf 8569KB](2085)
17 适合大规模数据集的增量式模糊聚类算法
李滔, 王士同 2016年2期 [188-199][摘要](5379)[pdf 633KB](1995)
18 基于极大熵的知识迁移模糊聚类算法
陈爱国1,2, 王士同1 2017年1期 [95-103][摘要](5149)[pdf 1306KB](1792)
19 基于最小最大概率机的迁移学习分类算法
王晓初1,2, 包芳2,3, 王士同1, 许小龙1 2016年1期 [84-92][摘要](5472)[pdf 1193KB](2280)
20 基于局部保留投影的多可选聚类发掘算法
程旸, 王士同 2016年5期 [600-607][摘要](5670)[pdf 2235KB](2202)
21 堆叠隐空间模糊C回归算法及其在发酵数据多模型建模中的应用
刘欢, 王骏, 邓赵红, 王士同 2016年5期 [670-679][摘要](5105)[pdf 1808KB](2000)
22 基于最大间隔理论的组合距离学习算法
郭瑛洁, 王士同, 许小龙 2015年6期 [843-850][摘要](5338)[pdf 899KB](2630)
23 基于特征选择聚类方法的稀疏TSK模糊系统
张佳骕, 蒋亦樟, 王士同 2015年4期 [583-591][摘要](2785)[pdf 941KB](2153)
24 支持向量机的多观测样本二分类算法
李欢, 王士同 2014年4期 [392-400][摘要](2583)[pdf 458KB](1771)
25 基于Parzen窗的高阶统计量特征降维方法
闫晓波,王士同,郭慧玲 2013年1期 [1-10][摘要](3717)[pdf 578KB](2158)
26 从Parzen窗核密度估计到特征提取方法:新的研究视角
刘忠宝1,2,王士同1 2012年6期 [471-480][摘要](3878)[pdf 724KB](2456)
DOI: