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[期刊论文] 作者：潘剑寒,,
来源：教育教学论坛 年份：2019
随着大数据时代的到来,数据挖掘和机器学习等人工智能领域相关技术得到了快速发展。其中,迁移学习更是得到了广泛的关注,包括文本分类、图像识别、计算机视觉等众多应用领域...
[学位论文] 作者：潘剑寒,,
来源： 年份：2012
由于人们对于手机应用的需求越来越多样化，其中商业需求的比重更是越来越高，于是各类移动电子商务的Mobile Widget大量推出。正是由于Mobile Widget具有简单，独特，绚丽以及开发门...
[学位论文] 作者：潘剑寒,,
来源：合肥工业大学 年份：2016
传统机器学习方法要求训练数据与测试数据具有相同的特征空间和特征分布。然而,在许多实际应用领域,这一条件往往很难满足。因此,利用已有领域所获得的信息和知识解决新领域...
[期刊论文] 作者：潘剑寒,
来源：信息记录材料 年份：2019
传统基于潜在共享结构的迁移学习方法尽管可以充分利用领域间的潜在共享信息,但是却忽略了领域特有信息的利用。为了解决这一问题,本文提出了一种新的迁移学习方法,基于三重...
[期刊论文] 作者：潘剑寒,
来源：信息记录材料 年份：2019
传统基于单一视角的迁移学习方法尽管可以利用领域间的潜在共享信息进行知识迁移,但是却忽略了其他视角的潜在信息.因此,基于单一视角所构建的迁移桥梁的适应能力具有一定的...
[期刊论文] 作者：李慧宗,胡学钢,何伟,潘剑寒,,
来源：图书情报工作 年份：2014
在分析标签共现的基础上,提出一种基于共现的标签谱聚类方法,该方法直接利用标签的共现关系来测度标签的相关性,能够避免将标签表示成向量空间模型时所带来的高维稀疏等问题...
[期刊论文] 作者：胡学钢,李慧宗,潘剑寒,何伟,杨恒宇,
来源：模式识别与人工智能 年份：2017
提升标签聚类的质量是识别标签语义的一个关键问题．文中提出基于资源的联合主题模型标签聚类方法．利用资源的引用关系，采用随机游走的方法获取资源的权威度分数，以此设置“资源一......
[期刊论文] 作者：任世锦,潘剑寒,李新玉,徐桂云,巩固,
来源：南京航空航天大学学报 年份：2019
机械振动信号携带大量重要的机械状态信息,然而机械故障振动信号在复杂工作状态下通常呈现非平稳、非线性特性。因此,从振动信号抽取和选择有效的机械故障特征、提高故障识别...
[期刊论文] 作者：何伟,胡学钢,李磊,林耀进,李慧宗,潘剑寒,,
来源：小型微型计算机系统 年份：2018
现实世界中的网络往往会随时间推移逐渐改变,社团演化预测通过分析动态网络数据判断社团的发展趋势,对于理解复杂网络演化规律及其应用具有重要意义.社团演化特征构造从历史...
[期刊论文] 作者：任世锦,李新玉,徐桂云,潘剑寒,杨茂云,
来源：南京师大学报:自然科学版 年份：2018
机械故障特征具有周期性、稀疏性以及被噪声污染严重特点,而大部分特征抽取方法(如局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)、局部切空间排列(local tangent space align...
[期刊论文] 作者：任世锦,李新玉,徐桂云,潘剑寒,杨茂云,
来源：南京师大学报:自然科学版 年份：2018
复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经...
[期刊论文] 作者：任珈仪,任世锦,潘剑寒,杨茂云,李新玉,
来源：电子设计工程 年份：2021
复杂工业过程存在明显的高斯/非高斯特性,过程对象受到外在以及本身状态因素影响导致过程数据带有随机不确定性。基于学生t-分布可以通过调整自由度参数逼近高斯分布和非高斯分布,提出了一种变分推理的概率高斯/非高斯成分抽取统一框架。该方法使用贝叶斯变分推......
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