Резултати
еНаука >
Резултати >
A graph model-based multiscale feature fitting method for unsupervised anomaly detection
![](https://cdn3.iconfinder.com/data/icons/flat-actions-icons-9/512/Tick_Mark-256.png)
Назив: | A graph model-based multiscale feature fitting method for unsupervised anomaly detection | Аутори: | Zhang, Fanghui; Kan, Shichao; Zhang, Damin; Cen, Yigang; Zhang, Linna; Mladenovic, Vladimir M ![]() ![]() |
Година: | 2023 | Публикација: | Pattern Recognition | ISSN: | 0031-3203![]() ![]() |
Издавач: | Elsevier | Тип резултата: | Научни чланак | Колација: | vol. 138 str. 109373-109373 | DOI: | 10.1016/j.patcog.2023.109373 | WoS-ID: | 000943134600001 | Scopus-ID: | 2-s2.0-85147661694 | URI: | https://enauka.gov.rs/handle/123456789/826683 | Пројекат: | Fundamental Research Funds for the Central Universities [2021QY002] National Natural Science Foundation of China [62062021, 62202499] Hunan Provincial Natural Sci-ence Foundation of China [2022JJ40632] |
Извор метаподатака: | (Preuzeto iz Nasi u WoS) | М-категорија: | 21aM21a - Рад у међ. часопису изузетних вредности |
![](/image/scopus.png)
SCOPUSTM
![](/image/wos.png)
WEB OF SCIENCETM
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall
Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.