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林丽惠; 罗志明; 王军政; 李绍滋;
武夷学院数学与计算机学院 福建武夷山 354300;
武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室 福建武夷山 354300;
厦门大学信息与通信工程博士后流动站 福建厦门 361005;
厦门大学信息科学与技术学院 福建厦门 361005;
武夷岩茶叶片分类; 深度学习; 迁移学习; 特征融合; 卷积神经网络; 残差网络; 边缘形状; 纹理;
机译:加工过程中武夷岩茶叶挥发性化合物和气味谱的变化
机译:基于支持向量机的武夷岩茶叶自动分类
机译:武夷岩茶园土壤微量元素的形态分布及其生物有效性。
机译:三种原生质体融合,改善武夷素的产量及对番茄灰色模具的影响
机译:可变精度传感器融合:证据分类方法。
机译:UPLC-QTOF MS和UPLC-QqQ MS结合化学计量学对14个武夷岩茶品种的代谢产物分析
机译:武夷岩茶与不同焙烧度的化学特征及其基于挥发性概况的辨别
机译:东北人工智能联盟(NaIC)。第18卷。分布式人工智能信息融合与对象分类方法
机译:一组叶片分离器,包括第一复合叶片分离器,第一复合叶片的每个分离器包括叶片,叶片从叶片延伸到不同的位置,该位置与所有其他分离器相同;以及一组叶片分离器的分类方法。
机译:基于超像素水平信息融合的超光谱图像分类方法和系统
机译:作为网页信息融合显示的网页信息融合显示,表示的网页信息融合方法,融合了从计算机收集的网页信息。
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