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赵娟萍; 郭炜炜; 柳彬; 崔世勇; 张增辉; 郁文贤;
上海交通大学智能探测与识别上海市高校重点实验室 上海200240;
德国宇航局遥感技术研究所 德国韦斯灵82234;
合成孔径雷达(SAR)图像分类; 监督学习; 含噪标记; 概率转移卷积神经网络(PTCNN); 深度特征;
机译:基于自适应邻域的卷积神经网络的SAR图像分类
机译:基于卷积神经网络的高光谱图像分类的异构转移学习
机译:基于关注驱动的卷积神经网络的高光谱图像分类的基于卷积神经网络的多级光谱空间特征学习
机译:基于糖尿病视网膜病变眼图图像分类的基于卷积神经网络的转移学习
机译:基于卷积神经网络和勘探的视网膜OCT图像分类
机译:使用深卷积神经网络进行电动机图像分类的实例转移主题依赖策略
机译:用Liment Liment标记数据与SAR目标分类进行深度卷积神经网络的转移学习
机译:基于句法模式识别算法的saR舰船图像分类。
机译:基于卷积神经网络的图像分类
机译:基于三维卷积神经网络的视网膜OCT图像分类算法
机译:确定级联矿石分选的阶段数的方法,该方法包括使用传感器计算正确确定样品的矿物含量的概率,使用分流器正确计算转移概率的样品,基于概率A值计算值d和级联分阶段,确定分类系统进行分类;矿物;物料分离方法
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