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基于非线性学习的复杂数据分析方法研究

2015年 基础理论
  • 成果简介
研究内容：
本项目以航天、航空、航海、工业、金融、社会生活等领域的复杂数据分析为应用背景，针对复杂数据分析存在的数据量大、复杂性高、信息冗余大的问题，研究用于复杂数据分析的非线性核学习方法、回声状态网络方法、不确定性数据学习方法、复杂数据的稀疏表示及相应的硬件加速计算方法等非线性学习方法，实现复杂数据的分类、聚类、回归的三大基本处理任务，给复杂数据实际应用系统提供完整的...
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