![](/images/graphics-bg.png)
A Deep Fusion Gaussian Mixture Model for Multiview Land Data Clustering
المؤلفون المشاركون
Xia, Feng
Li, Peng
Wang, Lu
Chen, Zhikui
Zhang, Jianing
Jin, Shan
Zhao, Wenhan
Gao, Jing
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
With the rapid industrialization and urbanization, pattern mining of soil contamination of heavy metals is attracting increasing attention to control soil contamination.
However, the correlation over various heavy metals and the high-dimension representation of heavy metal data pose vast challenges on the accurate mining of patterns over heavy metals of soil contamination.
To solve those challenges, a multiview Gaussian mixture model is proposed in this paper, to naturally capture complicated relationships over multiviews on the basis of deep fusion features of data.
Specifically, a deep fusion feature architecture containing modality-specific and modality-common stacked autoencoders is designed to distill fusion representations from the information of all views.
Then, the Gaussian mixture model is extended on the fusion representations to naturally recognize the accurate patterns of the intra- and inter-views.
Finally, extensive experiments are conducted on the representative datasets to evaluate the performance of the multiview Gaussian mixture model.
Results show the outperformance of the proposed methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Peng& Chen, Zhikui& Gao, Jing& Zhang, Jianing& Jin, Shan& Zhao, Wenhan…[et al.]. 2020. A Deep Fusion Gaussian Mixture Model for Multiview Land Data Clustering. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214850
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Peng…[et al.]. A Deep Fusion Gaussian Mixture Model for Multiview Land Data Clustering. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214850
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Peng& Chen, Zhikui& Gao, Jing& Zhang, Jianing& Jin, Shan& Zhao, Wenhan…[et al.]. A Deep Fusion Gaussian Mixture Model for Multiview Land Data Clustering. Wireless Communications and Mobile Computing. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214850
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214850
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)