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内容类型

• 期刊论文 [4]
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发表日期

• 2020 [1]
• 2017 [2]
• 2016 [1]
• 2014 [1]
• 2013 [1]
• 2008 [1]
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学科主题

• 光学工程 [1]

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浏览/检索结果: 共10条，第1-10条 帮助 条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择题名升序题名降序提交时间升序提交时间降序作者升序作者降序发表日期升序发表日期降序 基于PCA-GWR方法的村级贫困时空格局及致贫因素分析 期刊论文  OAI收割 地球信息科学学报, 2020, 卷号: 22.0, 期号: 002, 页码: 231 作者:  罗耀文;  任周鹏;  葛咏;  韩李涛;  刘梦晓   |  收藏  |  浏览/下载：37/0  |  提交时间：2021/03/16 PCA-GWR模型  多重共线性  主成分分析  致贫因素  时空格局  永新县   基于PCA的时间分辨油荧光光谱分析及优化 CNKI期刊论文  OAI收割 2017 作者:  李杰;  李晓龙;  唐秋华;  赵朝方;  王炯炯   |  收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2024/12/18 时间分辨荧光光谱  油荧光分类  主成分分析(PCA)  荧光寿命   基于TLI和PCA的贵州草海水质状况评价 期刊论文  OAI收割 长江科学院院报, 2017, 期号: 08, 页码: 40-45+50 作者:  陈丽华;  喻记新;  李丽;  吕文强;  张建利   |  收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2019/09/16 水质评价  草海  季节变化  综合营养状态指数法(TLI)  主成分分析(PCA)   基于主成分回归的土壤重金属LIBS定量分析方法研究 期刊论文  OAI收割 光电子·激光, 2016, 卷号: 27 作者:  谷艳红;  赵南京;  孟德硕;  余洋;  贾尧   |  收藏  |  浏览/下载：23/0  |  提交时间：2020/10/26 激光诱导击穿光谱(LIBS)  主成分分析(PCA)  土壤  偏最小二乘回归(PLSR)  定量分析   基于DCT和分块2D2PCA的人脸识别 中文期刊论文  OAI收割 2014 作者:  张秀琴;  陈立潮;  潘理虎;  谢斌红 收藏  |  浏览/下载：34/0  |  提交时间：2015/12/18 人脸识别  二维离散余弦变换(DCT)  双向二维主成分分析((2D)2PCA)   目标跟踪搜索策略及表观建模研究 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 作者:  马林 收藏  |  浏览/下载：70/0  |  提交时间：2015/09/02 粒子滤波  马尔科夫随机场  二维主成分分析  图嵌入  子空间  图模型  particle filter  Markov Random Field  2D PCA  graph embedding  subspace  graphical model   玉米冠层FPAR的高光谱遥感估算研究——基于PCA方法及近、短波红外波段 期刊论文  OAI收割 国土资源遥感, 2008, 期号: 4, 页码: 9-13 杨飞; 张柏; 刘志明; 刘殿伟; 王宗明; 宋开山 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2010/11/12 光合有效辐射分量(FPAR)  高光谱  主成分分析(PCA)  NDWI  WI   多元统计分析在舰船辐射噪声分类识别中的应用 学位论文  OAI收割 博士, 声学研究所: 中国科学院声学研究所, 2007 张岩 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2011/05/07 舰船辐射噪声  多元统计分析  功率谱  Lofar谱图  主成分分析  PCA  独立成分分析  ICA  分类识别   运用主成分分析(PCA)评价海洋沉积物中重金属污染来源 CNKI期刊论文  OAI收割 2006 作者:  李玉;  俞志明;  宋秀贤   |  收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2024/12/20 主成分分析(PCA)  平均富集因子(AEFs)  沉积物  重金属  污染来源   浸没式光刻机投影物镜波像差检测技术研究 学位论文  OAI收割 作者:  诸波尔   |  收藏  |  浏览/下载：158/0  |  提交时间：2018/12/26 浸没式光刻机  Immersion lithography tool  投影物镜  Projection lens  波像差检测  Wavefront aberration measurement  空间像  Aerial image  主成分分析  Principal component analysis (PCA)