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    作者中包括 WANG Shitong 的文章

1 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](144)[pdf 1979KB](71)
2 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05期 [905-914][摘要](409)[pdf 4568KB](135)
3 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05期 [882-888][摘要](726)[pdf 4264KB](408)
4 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06期 [935-945][摘要](758)[pdf 1019KB](543)
5 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04期 [594-601][摘要](651)[pdf 952KB](369)
6 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06期 [806-815][摘要](1062)[pdf 1656KB](884)
7 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04期 [450-458][摘要](1753)[pdf 1428KB](981)
8 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02期 [179-187][摘要](1222)[pdf 8569KB](787)
9 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](1871)[pdf 633KB](795)
10 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01期 [95-103][摘要](1428)[pdf 1152KB](483)
11 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](1453)[pdf 1193KB](821)
12 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](1469)[pdf 2235KB](847)
13 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](1216)[pdf 1808KB](762)
14 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](1599)[pdf 899KB](1456)
15 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04期 [583-591][摘要](1141)[pdf 941KB](861)
16 稀疏条件下的两层分类算法
仝伯兵1, 王士同1, 梅向东2 2015年01期 [27-36][摘要](1261)[pdf 624KB](585)
17 支持向量机的多观测样本二分类算法
李欢, 王士同 2014年04期 [392-400][摘要](1062)[pdf 458KB](697)
18 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01期 [1-10][摘要](2283)[pdf 578KB](1196)
19 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06期 [471-480][摘要](2085)[pdf 724KB](1104)
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