| 字段 | 字段内容 |
|---|---|
| 001 | 01h0068444 |
| 005 | 20140915085206.0 |
| 010 | $a: 978-7-118-09286-8$d: CNY48.00 |
| 100 | $a: 20140528d2014 em y0chiy50 ea |
| 101 | $a: chi |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: ak a 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 模式分析的多核方法及其应用$A: mo shi fen xi de duo he fang fa ji qi ying yong$f: 汪洪桥 ... [等] 著 |
| 210 | $a: 北京$c: 国防工业出版社$d: 2014 |
| 215 | $a: 172页$c: 图$d: 21cm |
| 304 | $a: 题名页题: 汪洪桥, 蔡艳宁, 王仕成, 付光远等著 |
| 320 | $a: 有书目 (第155-171页) |
| 330 | $a: 本书在介绍国内外多核学习方法及应用研究进展的基础上，阐述了多核方法与尺度分析的融合理论及方法；基于合成核的无偏最小二乘回归模型及其在线学习算法；基于局部多分辨分解特征提取与多尺度核有机融合的自动目标识别方法；基于合成核机器分类概论评估的大类别图像检索方法；提出了通用的多尺度核方法自适应序列学习算法；最后探讨了多核方法的其它应用及提升核机器学习效率的途径。 |
| 333 | $a: 本书可供从事智能信息处理、模式分析、机器学习等方面的研究人员学习参考；也可作为从事人工智能、信息处理、模式识别与回归分析等研究方向研究生的教材。 |
| 606 | $a: 并行程序$A: bing xing cheng xu$x: 程序设计 |
| 690 | $a: TP311.11$v: 4 |
| 701 | $a: 王仕成$A: wang shi cheng$4: 著 |
| 801 | $a: CN$b: BUCTL$c: 20140915 |
| 905 | $a: BUCTLIB$d: TP311.11$r: CNY48.00$e: 31 |
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