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Star identification based on multilayer voting algorithm for star sensors 期刊论文
Sensors, 2021, 卷号: 21, 期号: 9
作者:  Liu, Meiying;  Wei, Xin;  Wen, Desheng;  Wang, Hu
Adobe PDF(3667Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：181/2  |  提交时间：2021/05/24
star identification  triangle unit voting  singular values feature  star sensor  
Star Identification Based on Multilayer Voting Algorithm for Star Sensors 期刊论文
SENSORS, 2021, 卷号: 21, 期号: 9
作者:  Liu, Meiying;  Wei, Xin;  Wen, Desheng;  Wang, Hu
Adobe PDF(3667Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：168/1  |  提交时间：2021/06/09
star identification  triangle unit voting  singular values feature  star sensor  
Scalable Wide Neural Network: A Parallel, Incremental Learning Model Using Splitting Iterative Least Squares 期刊论文
IEEE Access, 2021, 卷号: 9, 页码: 50767-50781
作者:  Xi, Jiangbo;  Ersoy, Okan K.;  Fang, Jianwu;  Cong, Ming;  Wei, Xin;  Wu, Tianjun
Adobe PDF(5684Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：170/1  |  提交时间：2021/04/13
Wide neural network  least squares  fast training  incremental learning  
Space Debris Detection Using Feature Learning of Candidate Regions in Optical Image Sequences 期刊论文
IEEE ACCESS, 2020, 卷号: 8, 页码: 150864-150877
作者:  Xi, Jiangbo;  Xiang, Yaobing;  Ersoy, Okan K.;  Cong, Ming;  Wei, Xin;  Gu, Junkai
Adobe PDF(8355Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：201/0  |  提交时间：2020/10/23
Space debris  Feature extraction  Machine learning  Signal to noise ratio  Object detection  Image sequences  Optical imaging  Space debris detection  background estimation  candidate region extraction  deep learning  
A star pattern identification algorithm based on wheel code feature 会议论文
AOPC 2017: Optical Sensing and Imaging Technology and Applications, Beijing, China, 2017-06-04
作者:  Shao, Yuancheng;  Gao, Wei;  Song, Zongxi;  Wei, Xin
Adobe PDF(408Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：157/0  |  提交时间：2018/03/07
Parallel Multistage Wide Neural Network 期刊论文
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
作者:  Xi, Jiangbo;  Ersoy, Okan K.;  Fang, Jianwu;  Wu, Tianjun;  Wei, Xin;  Zhao, Chaoying
Adobe PDF(3119Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：75/0  |  提交时间：2021/11/22
Ensemble learning  incremental learning  multistage wide learning  parallel testing