模式识别与人工智能
首 页
期刊简介
编委会
投稿指南
伦理声明
联系我们
 
English
模式识别与人工智能
学术不端论文认定及处理办法
版权转让协议
保密证明
录用稿件电子版要求
修改说明格式
更多....
中国自动化学会
国家智能计算机研发中心
中科院合肥智能机械所
更多....
本刊包含 ZTFLH 号为 "TP183" 的文章:
684
孙林, 薛红科, 吕娟
基于动态代理瓶颈与多尺度空洞注意力的Swin Transformer皮肤病分割网络
模式识别与人工智能 2025 Vol.38 (8): 684-698 [
摘要
] (
178
) [
HTML
1 KB] [
PDF
2325 KB] (
182
)
714
肖尧, 杨一箭, 苟超
驾驶场景下基于场景图嵌入融合光流特征的风险识别方法
模式识别与人工智能 2025 Vol.38 (8): 714-726 [
摘要
] (
161
) [
HTML
1 KB] [
PDF
1376 KB] (
176
)
752
罗烈, 汪涛, 陈冰菁, 吴晓园, 林中燕
基于花蕊卷积网络的多囊卵巢综合征风险预测
模式识别与人工智能 2025 Vol.38 (8): 752-763 [
摘要
] (
142
) [
HTML
1 KB] [
PDF
1805 KB] (
149
)
596
石慧, 金聪慧
基于大语言模型双向协同的跨模态交互式图像编辑方法
模式识别与人工智能 2025 Vol.38 (7): 596-612 [
摘要
] (
174
) [
HTML
1 KB] [
PDF
5040 KB] (
223
)
310
沈科迪, 赵杰煜, 谢敏
结合扩散模型的三维旋转等变自监督学习矢量网络
模式识别与人工智能 2025 Vol.38 (4): 310-324 [
摘要
] (
220
) [
HTML
1 KB] [
PDF
6326 KB] (
249
)
359
黄金杰, 刘彬
基于双重优化稳定扩散模型的文本生成图像方法
模式识别与人工智能 2025 Vol.38 (4): 359-373 [
摘要
] (
226
) [
HTML
1 KB] [
PDF
3756 KB] (
229
)
233
周丽娟, 吴梦琪, 李欣冉, 牛常勇
基于不同学习范式的深度图聚类方法综述
模式识别与人工智能 2025 Vol.38 (3): 233-251 [
摘要
] (
342
) [
HTML
1 KB] [
PDF
1023 KB] (
510
)
132
刘媛媛, 邵明文, 张黎旭, 邵浚
基于语义的小样本学习原型优化方法
模式识别与人工智能 2025 Vol.38 (2): 132-142 [
摘要
] (
284
) [
HTML
1 KB] [
PDF
1176 KB] (
499
)
68
张汉涛, 赵杰煜, 叶绪伦
面向动态数据的联合自表示子空间聚类方法
模式识别与人工智能 2025 Vol.38 (1): 68-81 [
摘要
] (
246
) [
HTML
1 KB] [
PDF
4440 KB] (
376
)
729
孙晓鹏, 余璐, 徐常胜
基于特征空间增强重放和偏差校正的类增量学习方法
模式识别与人工智能 2024 Vol.37 (8): 729-740 [
摘要
] (
372
) [
HTML
1 KB] [
PDF
1031 KB] (
624
)
95
谢国, 王乐, 宋和平, 肖斌, 廖清, 王志衡, 吴国政
2023年度人工智能领域国家自然科学基金项目申请与资助情况综述
模式识别与人工智能 2024 Vol.37 (2): 95-105 [
摘要
] (
1356
) [
HTML
1 KB] [
PDF
939 KB] (
5130
)
144
郑润泽, 冯袁盟, 胡丁寒, 蒋铁甲, 高峰, 曹九稳
儿童癫痫综合征智能分析:综述与展望
模式识别与人工智能 2024 Vol.37 (2): 144-161 [
摘要
] (
558
) [
HTML
1 KB] [
PDF
2821 KB] (
1196
)
806
杨凯翔, 高君宇, 冯洋博, 徐常胜
时序动作单元感知的开集动作识别
模式识别与人工智能 2023 Vol.36 (9): 806-817 [
摘要
] (
608
) [
HTML
1 KB] [
PDF
1350 KB] (
1113
)
671
黄喆, 郭成安
面向跨数据集指静脉识别的可快速迁移模型
模式识别与人工智能 2023 Vol.36 (8): 671-684 [
摘要
] (
766
) [
HTML
1 KB] [
PDF
1081 KB] (
1560
)
323
韩睿, 郭成安
基于多尺度局部累积特征和神经网络的抗肿瘤药物反应预测
模式识别与人工智能 2022 Vol.35 (4): 323-332 [
摘要
] (
742
) [
HTML
1 KB] [
PDF
623 KB] (
658
)
889
储珺, 朱晓阳, 冷璐, 缪君
引入通道注意力和残差学习的目标检测器
模式识别与人工智能 2020 Vol.33 (10): 889-897 [
摘要
] (
762
) [
HTML
1 KB] [
PDF
1803 KB] (
763
)
144
梅颖, 卢诚波
面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法
模式识别与人工智能 2019 Vol.32 (2): 144-150 [
摘要
] (
642
) [
HTML
1 KB] [
PDF
639 KB] (
701
)
185
张晓倩,杨波, 王琳,梁志锋
使用DBSCAN的FCM神经网络分类器
*
模式识别与人工智能 2016 Vol.29 (2): 185-192 [
摘要
] (
841
) [
HTML
1 KB] [
PDF
465 KB] (
989
)
1078
陈振兴,严宣辉,吴坤安
具有多形态种群协同进化的多目标优化算法
*
模式识别与人工智能 2014 Vol.27 (12): 1078-1088 [
摘要
] (
618
) [
HTML
1 KB] [
PDF
944 KB] (
1093
)
829
谢健,周永权,陈欢
一种基于Lévy飞行轨迹的蝙蝠算法
模式识别与人工智能 2013 Vol.26 (9): 829-837 [
摘要
] (
784
) [
HTML
1 KB] [
PDF
843 KB] (
1300
)
474
刘建伟,付捷,汪韶雷,罗雄麟
坐标下降l
2
范数LS-SVM分类算法
模式识别与人工智能 2013 Vol.26 (5): 474-480 [
摘要
] (
581
) [
HTML
0 KB] [
PDF
412 KB] (
857
)
909
许新征,丁世飞,史忠植,赵作鹏,朱红
一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法
模式识别与人工智能 2012 Vol.25 (6): 909-915 [
摘要
] (
602
) [
HTML
1 KB] [
PDF
1041 KB] (
1040
)
928
隋晓琳,王贵君
训练模式对的摄动对折线模糊神经网络稳定性的影响
模式识别与人工智能 2012 Vol.25 (6): 928-936 [
摘要
] (
603
) [
HTML
1 KB] [
PDF
795 KB] (
882
)
705
于王乐,汪家权
改进的QGA-BP模型在复杂水质预测中的应用
模式识别与人工智能 2012 Vol.25 (4): 705-708 [
摘要
] (
694
) [
HTML
1 KB] [
PDF
518 KB] (
789
)
874
尹建川,胡江强,何庆华
变结构径向基函数网络及其在混沌序列在线预测中的应用
模式识别与人工智能 2010 Vol.23 (6): 874-879 [
摘要
] (
574
) [
HTML
1 KB] [
PDF
379 KB] (
848
)
616
余映,王斌张立明
基于脉冲余弦变换的选择性视觉注意模型
模式识别与人工智能 2010 Vol.23 (5): 616-623 [
摘要
] (
815
) [
HTML
1 KB] [
PDF
583 KB] (
943
)
481
何春梅,叶有培,李健,徐蔚鸿
一般输入的折线模糊神经网络对模糊函数的通用逼近
*
模式识别与人工智能 2009 Vol.22 (3): 481-487 [
摘要
] (
408
) [
HTML
1 KB] [
PDF
350 KB] (
715
)
148
包芳,潘永惠,孙俊,须文波
基于细胞自动机和QPSO的间接编码神经网络结构设计算法
*
模式识别与人工智能 2009 Vol.22 (1): 148-155 [
摘要
] (
418
) [
HTML
1 KB] [
PDF
446 KB] (
791
)
787
陈果
一种基于功能性观点的神经网络规则提取方法
*
模式识别与人工智能 2008 Vol.21 (6): 787-793 [
摘要
] (
431
) [
HTML
1 KB] [
PDF
385 KB] (
794
)
627
张清华,王国胤,刘显全
分层递阶的模糊商空间结构分析
*
模式识别与人工智能 2008 Vol.21 (5): 627-634 [
摘要
] (
356
) [
HTML
1 KB] [
PDF
383 KB] (
1422
)
首页 | 前页 |
后页
|
末页
第1页 共2页 共43条记录
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由
北京玛格泰克科技发展有限公司
设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn