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Machine Learning for Signal Analysis and System Modeling: Sparse and Event Driven Strategies

Machine Learning for Signal Analysis and System Modeling: Sparse and Event Driven Strategies
用于信号分析和系统建模的机器学习:稀疏和事件驱动策略
批准号:
RGPIN-2017-05939
负责人:
Pawlak, Miroslaw
金额:
$1.89万
依托单位:
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
财政年份:
2017
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2017-01-01 至 2018-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
建议的研究领域是机器学习(ML)及其在信号处理和系统建模中的应用。ML是计算机科学中发展最快的领域之一,有着广泛的应用前景。这些多样化的应用要求新的ML算法能够处理高维的海量数据集。在这个提案中,我描述了我计划将我目前对非参数/半参数学习方法的研究扩展到由两个概念驱动的ML问题:稀疏性和事件。
英文摘要
The proposed research is in the area of machine learning (ML) and its applications to signal processing and system modelling. ML is one the fastest growing fields of computer science, with far-reaching applications. These diverse applications demand for new ML algorithms able to cope with massive data sets of high dimensionality. In this proposal, I describe my plan to extend my current research on nonparametric/semiparametric learning methods to ML problems that are driven by two concepts: sparsity and events.
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会议论文
Machine Learning for Signal Analysis and System Modeling: Sparse and Event Driven Strategies
  • 批准号:
    RGPIN-2017-05939
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $3.79万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Pawlak, Miroslaw
  • 依托单位:
Machine Learning for Signal Analysis and System Modeling: Sparse and Event Driven Strategies
  • 批准号:
    RGPIN-2017-05939
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $1.89万
  • 财政年份:
    2020
  • 负责人:
    Pawlak, Miroslaw
  • 依托单位:
Machine Learning for Signal Analysis and System Modeling: Sparse and Event Driven Strategies
  • 批准号:
    RGPIN-2017-05939
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $1.89万
  • 财政年份:
    2019
  • 负责人:
    Pawlak, Miroslaw
  • 依托单位:
Statistical Pattern Recognition for Manufacturing Quality Control
  • 批准号:
    533141-2018
  • 项目类别:
    Engage Grants Program
  • 资助金额:
    $1.6万
  • 财政年份:
    2018
  • 负责人:
    Pawlak, Miroslaw
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    10.0万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位:
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    30万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    吉建娇
  • 依托单位:
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
  • 批准号:
    62003314
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    沈剑
  • 依托单位: