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2019-01-07-小樣本深度學(xué)習(xí)
小樣本數(shù)據(jù)通常不建議用深度學(xué)習(xí)的理由： 對(duì)于classification model,有如下結(jié)論 訓(xùn)練樣本N,h為Vc維數(shù)，詳見https://...
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摘要2018-12-11
利用黔西北地區(qū)地球物理測井資料識(shí)別不同等級(jí)煤儲(chǔ)層的煤質(zhì)特征&主成分分析研究 The identification of coal texture...
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平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法的有效性研究——針對(duì)客觀類平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法進(jìn)行分析，從時(shí)間序列的樣本長度視角探討檢驗(yàn)方法的實(shí)際性能，ADF 檢驗(yàn)和PP 檢驗(yàn)是相對(duì)較好的判定方法，在仿真實(shí)驗(yàn)中...
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Fractal characteristics of coal samples utilizing image analysis and gas adsorption本文主要討論煤分形維數(shù)與氣體吸附能力的關(guān)系。用兩種方法計(jì)算分形維數(shù)，1）掃描電鏡圖像盒計(jì)數(shù)法D1。2)低壓氮?dú)馕?LP-N2GA)D2.（以下...
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Multifractal detrended fluctuation analysis for image texture feature representation(2014)
Abstract:多重分形理論已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域中。本文基于多重分形去趨勢波動(dòng)分析提出了提取灰度序列和二維灰度圖像的兩種多重分形描述符。通...
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Two-dimensional multifractal detrended fluctuation analysis for plant identification.（2015）
背景：提出一種基于二維多重分形去趨勢波動(dòng)分析的新方法識(shí)別葉片種類。該方法計(jì)算了一系列多重分形參數(shù)，這些參數(shù)表征了每一種葉片圖像的紋理特征。引入了...
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Detrended fluctuation analysis for fractals and multifractals in higher dimensions摘要：一維去趨勢波動(dòng)分析和多重分形去趨勢波動(dòng)分析，由于其精確度高和易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，在分形和多重分形時(shí)間序列的標(biāo)度分析上得到了廣泛的應(yīng)用。本文將一...