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1.
- 고차원 자료의 군집화를 위한 규제화된 행렬정규혼합모형과 감마 혼합 변분 오토인코더 = A penalized matrix normal mixture model and gamma mixture variational autoencoder for clustering high-dimensional data
- 허진원, 전남대학교, [2024]
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2.
- 공통요인분석자혼합모형의 요인점수를 이용한 일반화가법모형의 신용평가 모형 = (A)Credit Classification Method based on Generalized Additive Models using Factor Scores of Mixtures of Common Factor Analyzers
- 임수열, 전남대학교 대학원, [2009]
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3.
- 구조방정식모형의 적합도 검정통계량의 성능평가 = (A) Comparison among the Powers ofGoodness-of-fit Test Statistics for the Structural Equation Model(SEM)
- 이규영, 전남대학교 대학원, [2002]
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4.
- KOSPI 100 기업의 주가변동 예측을 위한 최적신경망 모델 탐색 = (A)Study on Selecting Optimal Neural Networks Model for Stock Price Prediction (Private stock price index in KOSPI 100)
- 조영선, 전남대학교 대학원, [2010]
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5.
- Mixtures of Gaussian copula factor analyzers for clustering high dimensional data = 정규 코풀라 요인분석자 혼합모형을 이용한 고차원 자료 군집분석
- 장리리, 전남대학교 대학원, [2019]
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6.
- 고차원 자료의 군집분석을 위한 절약 공통요인분석자 혼합모형 = (A)Class of Parsimonious Mixture of Common Factor Analyzers for Clustering High-dimensional data
- 정윤경, 전남대학교 대학원, [2010]
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7.
- 지리시간가중 회귀모형 응용 연구
- 박세희, 전남대학교, [2017]
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8.
- 공간 패널 회귀모형을 이용한 농작물 생산량 추정
- 최성천, 전남대학교, [2016]
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9.
- 차원 축소 특징을 이용한 얼굴인식 방법의 성능비교 = Comparison of performance for face recognition methods using dimension reduction features
- 김도향, 全南大學校 大學院, [2004]
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10.
- 2차원 웨이브렛 패킷 국소판별기저를 이용한 영상자료인식 = Image recognition using 2-Dimensional Wavelet Packet Local Discriminant Bases
- 김민수, 전남대학교 대학원, [2000]
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