Signal Recognition Mechanisms by Selecting Higher-Order Spectral Features Through Learning

通过学习选择高阶光谱特征的信号识别机制

基本信息

  • 批准号：
    16K00322
  • 负责人：
    Kameyama Keisuke
  • 金额：
    $ 2.91万
  • 依托单位：
    University of Tsukuba
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份：
    2016
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2016-04-01 至 2020-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Parallel Cooperative Ensemble Learning by Adaptive Data Weighting and Error-Correcting Output Codes
通过自适应数据加权和纠错输出代码进行并行协作集成学习
  • DOI：
    10.1007/978-3-030-04182-3_59
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Lecture Notes in Computer Science
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    後田俊紀;矢内浩文;横川 璃沙，土屋 誠司，渡部 広一;Shota Utsumi and Keisuke Kameyama
  • 通讯作者：
    Shota Utsumi and Keisuke Kameyama
Iris Authentication using Local Spectral Features and their Relational Operations
使用局部光谱特征的虹膜认证及其关系运算
  • DOI：
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Miharu Aizawa;Keisuke Kameyama
  • 通讯作者：
    Keisuke Kameyama
カーネル密度関数推定を用いたパラメータ密度の継承によるCNNの学習効率化
使用核密度函数估计继承参数密度来提高 CNN 学习效率
  • DOI：
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    堀内圭佑;亀山啓輔
  • 通讯作者：
    亀山啓輔
層状ニューラルネットワーク2クラス分類器の組み合わせによる多クラス分類器に関する考察
使用分层神经网络二类分类器组合的多类分类器的思考
  • DOI：
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Kazuki Yanagisawa;Tomoya Suzuki;内海翔太，亀山啓輔
  • 通讯作者：
    内海翔太，亀山啓輔
Parameter Density Inheritance Using Kernel Density Estimation for Efficient CNN Learning
使用核密度估计的参数密度继承实现高效 CNN 学习
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