序号 | 成果(获奖项目、论文、专著等)名称 | 获奖名称、等级或鉴定单位、发表刊物、出版单位、时间等 | 研究生姓名 | 导师 | 备注 | 专业 |
1 | Hierarchical feature selection with orthogonal transfer | Journal of Internet Technology, 2019, 20(4): 1-8. (SCI四区) | 董利梅 | 赵红 | 2015级 | 计算机技术 |
2 | 粒计算思维下的BP神经网络在金融趋势预测中的应用 | 小型微型计算机系统,2019, 40(3): 527-532 | 沈泽君 | 杨文元 | 2017级 | 计算机技术 |
3 | Hierarchical feature extraction based on discriminant analysis | Applied Intelligence, 2019, 49(7):2780-2792 (SCI 三区) | 刘欣欣 | 赵红 | 2017级 | 计算机应用技术 |
4 | 基于多次学习和关联度的关联分类改进算法 | 南京大学学报(自然科学版),2019,55(4):564-572 | 李家辉 | 周忠眉 | 2017级 | 计算机技术 |
5 | Sparse Autoencoder for Social Image Understanding | 《Neurocomputing》,2019 ,369 :122-133 | 刘建然 | 杨文元 | 2018级 | 计算机技术 |
6 | Multi-Cue Cascades for Robust Visual Tracking | IEEE Access,2019,VOLUME 7:125079-125090 | 丁飞飞 | 杨文元 | 2017级 | 计算机技术 |
7 | 基于邻域粗糙集的高维类不平衡数据在线流特征选择 | 模式识别与人工智能,2019, 32(8):726-735 | 陈祥焰 | 林耀进 | 2018级 | 计算机应用技术 |
8 | 基于邻域粗糙集的大规模层次分类在线流特征选择 | 模式识别与人工智能,2019, 32(9):811-820 | 白盛兴 | 林耀进 | 2018级 | 计算机技术 |
9 | 无监督混阶栈式稀疏自编码器的图像分类学习 | 计算机应用,2019,39(12):3420-3425 | 杨东海 | 陈宝兴、杨敬民 | 2018级 | 计算机技术 |
10 | 基于标签相关性的卷积神经网络多标签分类 | 闽南师范大学学报(自然科学版),2019,32(2):19-25 | 余晓龙 | 林国平 | 2017级 | 计算机应用技术 |
11 | 基于体素下采样和关键点提取的点云自动配准 | 激光与光电子学进展,2020,57(4):0410081-9 | 张彬 | 熊传兵 | 2017级 | 计算机应用技术 |
12 | 利用特征扰动的高维小样本数据子空间学习 | 江苏科技大学学报(自然科学版),2020,34(1):62-68 | 曾海亮 | 林耀进 | 2017级 | 计算机应用技术 |
13 | 基于邻域交互增益信息的多标记流特征选择算法 | 南京大学学报(自然科学),2020,56(1):30-40 | 陈超逸 | 林耀进 | 2018级 | 计算机技术 |
14 | Characteristic analysis of wireless local area network's received signal strength indication in indoor positioning | IET Commun., 2020, Vol. 14 Iss. 3, pp. 497-504 | 林敏敏 | 陈宝兴、杨敬民 | 2017级 | 计算机技术 |
15 | 基于暗通道的单幅图像雾天低能见度检测算法 | 闽南师范大学学报(自然科学版),2020,33(1):24-30 | 欧斌娜 | 汤英文、陈志翔 | 2017级 | 计算机应用技术 |
16 | Dynamic Distributed Algorithm for AP Association under User Random Arrivals and Departures | OPEN ACCESS,2020,doi:10.1088/1755-1315/428/1/012066 | 陈镇威 | 张文杰 | 2017级 | 计算机应用技术 |