《智能系统学报》 过刊查询页面

    关键词中包括 supervised learning 的文章

1 一种用于联合低光增强和人脸超分的深度学习网络
丛维仪, 郑卓然, 贾修一 2025年1期 [109-117][摘要](440)[pdf 4888KB](383)
2 基于偏序关系的多视图多粒度图表示学习框架
肖添龙1,2, 徐计1, 王国胤3 2025年1期 [243-254][摘要](449)[pdf 5674KB](445)
3 基于原型引导与自适应特征融合的域适应语义分割
杨宇宇, 杨霄, 潘在宇, 王军 2025年1期 [150-161][摘要](430)[pdf 6453KB](380)
4 基于动态阈值增强原型网络的联邦半监督学习模型
陈涛, 谢在鹏, 屈志昊 2024年3期 [534-545][摘要](1617)[pdf 4857KB](1031)
5 印刷电路板缺陷持续检测与定位方法研究
杨奡飞1, 续欣莹1, 谢刚1, 刘华平2 2025年1期 [219-229][摘要](448)[pdf 5014KB](319)
6 一种三层加权文本聚类集成方法
李娜1,2, 徐森1, 徐秀芳1, 许贺洋1, 郭乃瑄1,2, 刘轩绮1, 周天3 2024年4期 [807-816][摘要](1908)[pdf 7126KB](1126)
7 基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法
吕佳1,2, 邱小龙1,2 2024年2期 [267-277][摘要](1846)[pdf 3864KB](1143)
8 融合Doc2vec与GCN的多类型蛋白质相互作用预测方法
曹汉童1, 陈璟1,2 2023年6期 [1165-1172][摘要](2148)[pdf 1409KB](1532)
9 石板材表面缺陷检测的无监督学习方法
王延春秋1, 葛泉波2, 刘华平3 2023年6期 [1344-1351][摘要](1998)[pdf 4737KB](1387)
10 耦合演化采样和深度解码的可解释网络流量异常检测模型
孙俊1,2, 谢振平1,2, 王洪波3 2023年5期 [1070-1078][摘要](1333)[pdf 4384KB](1098)
11 上下文空间与实例信息的皮肤镜图像自监督分类
刘嘉轩1, 胡非易2, 张辉3, 张金洲1, 李玲1 2023年4期 [783-792][摘要](2503)[pdf 2936KB](1916)
12 面向大规模特征选择的自监督数据驱动粒子群优化算法
黎建宇, 詹志辉 2023年1期 [194-206][摘要](2005)[pdf 1198KB](1654)
13 结合局部标记序关系的弱监督标记分布学习
秦天, 滕齐发, 贾修一 2023年1期 [47-55][摘要](1841)[pdf 4856KB](1524)
14 基于稀疏重构消歧的偏标记分类算法
殷建华, 刘振丙, 魏黄曌 2023年4期 [708-718][摘要](2442)[pdf 4653KB](1859)
15 自监督对比特征学习的多模态乳腺超声诊断
丁维昌, 施俊, 王骏 2023年1期 [66-74][摘要](2454)[pdf 4521KB](1618)
16 融合关系特征的半监督图像分类方法研究
刘威1,2,3, 王薪予1,3, 刘光伟4, 王东4, 牛英杰1,3 2022年5期 [886-899][摘要](2607)[pdf 5376KB](2071)
17 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](1786)[pdf 1495KB](1438)
18 自适应标记关联与实例关联诱导的缺失多视图弱标记学习
查思明1, 鲍庆森1, 骆健1,2, 陈蕾1,2 2022年4期 [670-679][摘要](2502)[pdf 2319KB](1985)
19 基于多粒度空间混乱的细粒度图像分类算法
宋思雨1, 苗夺谦1,2 2022年1期 [144-150][摘要](4508)[pdf 3022KB](2008)
20 基于图嵌入的自适应多视降维方法
尹宝才1,2, 张超辉1, 胡永利1,2, 孙艳丰1,2, 王博岳1,2 2021年5期 [963-970][摘要](4831)[pdf 6066KB](2425)
21 非结构化文档敏感数据识别与异常行为分析
喻波, 王志海, 孙亚东, 谢福进, 安鹏 2021年5期 [932-939][摘要](5079)[pdf 5136KB](2664)
22 差异特征融合的无监督SAR图像变化检测
雷涛1,2, 王洁3, 薛丁华3, 王兴武2, 杜晓刚2 2021年3期 [595-604][摘要](5517)[pdf 6528KB](2669)
23 联合不相关回归和非负谱分析的无监督特征选择
朱星宇1, 陈秀宏2 2022年2期 [303-313][摘要](3541)[pdf 3828KB](1624)
24 基于分类差异与信息熵对抗的无监督域适应算法
李庆勇1, 何军1,2, 张春晓1 2021年6期 [999-1006][摘要](5533)[pdf 4489KB](2697)
25 多视角数据融合的特征平衡YOLOv3行人检测研究
陈丽1, 马楠1,2, 逄桂林3, 高跃4, 李佳洪1,2, 张国平1, 吴祉璇1, 姚永强1 2021年1期 [57-65][摘要](6285)[pdf 4514KB](2311)
26 基于二进制生成对抗网络的视觉回环检测研究
杨慧, 张婷, 金晟, 陈良, 孙荣川, 孙立宁 2021年4期 [673-682][摘要](5446)[pdf 5586KB](2303)
27 深度自编码与自更新稀疏组合的异常事件检测算法
王倩倩, 苗夺谦, 张远健 2020年6期 [1197-1203][摘要](5441)[pdf 4443KB](2399)
28 一种深度自监督聚类集成算法
杜航原1, 张晶2, 王文剑1,2 2020年6期 [1113-1120][摘要](6326)[pdf 4759KB](2345)
29 弱标记不完备决策系统的增量式属性约简算法
程龙1,2, 钱文彬1,2, 王映龙1, 胡剑锋3 2020年6期 [1079-1090][摘要](5050)[pdf 4357KB](2081)
30 自步稀疏最优均值主成分分析
许子微, 陈秀宏 2021年3期 [416-424][摘要](5001)[pdf 4147KB](2453)
31 核对齐多核模糊支持向量机
何强, 张娇阳 2019年6期 [1163-1169][摘要](5261)[pdf 995KB](2291)
32 鲁棒的半监督多标签特征选择方法
严菲, 王晓栋 2019年4期 [812-819][摘要](5256)[pdf 3109KB](2303)
33 多标记学习自编码网络无监督维数约简
杨文元 2018年5期 [808-817][摘要](6980)[pdf 1242KB](3426)
34 基于深度神经网络的蒙古语声学模型建模研究
马志强, 李图雅, 杨双涛, 张力 2018年3期 [486-492][摘要](5319)[pdf 819KB](2587)
35 基于深度学习的视频预测研究综述
莫凌飞, 蒋红亮, 李煊鹏 2018年1期 [85-96][摘要](17253)[pdf 936KB](12175)
36 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](5950)[pdf 952KB](2631)
37 中医脉诊信号的无监督聚类分析研究
冯冰, 李绍滋 2018年4期 [564-570][摘要](5427)[pdf 875KB](3124)
38 结合稀疏表示与约束传递的半监督谱聚类算法
赵晓晓, 周治平 2018年5期 [855-863][摘要](6121)[pdf 1070KB](2591)
39 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](6587)[pdf 2235KB](2858)
40 半监督SVM分类算法的交通视频车辆检测方法
蒋新华1,2, 高晟3, 廖律超1,2, 邹复民2 2015年5期 [690-698][摘要](6080)[pdf 10181KB](3420)
41 CMP上基于数据集划分的K-means多核优化算法
申彦1,2, 朱玉全2 2015年4期 [607-614][摘要](4451)[pdf 2218KB](2731)
42 基于弱监督学习的中文网络百科关系抽取
贾真, 何大可, 杨燕, 杨宇飞, 冶忠林 2015年1期 [113-119][摘要](4421)[pdf 492KB](2928)
43 面向大数据流的半监督在线多核学习算法
张钢, 谢晓珊, 黄英, 王春茹 2014年3期 [355-363][摘要](3699)[pdf 688KB](2778)
44 基于Tri-training的半监督多标记学习算法
刘杨磊1,2,梁吉业1,2,高嘉伟1,2,杨静1,2 2013年5期 [439-445][摘要](5647)[pdf 962KB](3578)
45 谱图聚类算法研究进展
李建元1,周脚根2,关佶红1,周水庚3 2011年5期 [405-414][摘要](6132)[pdf 984KB](3358)
DOI:
46 平均邻近间隔支撑向量机
王晓明, 王士同 2010年4期 [313-319][摘要](4110)[pdf 548KB](2688)
DOI: