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收录类别:SCI
发表日期:2019
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Coordinated Formation Design of Multi-Robot Systems via an Adaptive-Gain Super-Twisting Sliding Mode Method
期刊论文
Applied Sciences, 2019, 卷号: 9, 期号: 9, 页码: 1-19
作者:
Zhang GG(张桂刚)
Adobe PDF(1483Kb)
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浏览/下载:207/68
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提交时间:2020/11/09
multi-robot systems, formation maneuvers, sliding mode control, adaptive
Second-Order Sliding Mode Formation Control of Multiple Robots by Extreme Learning Machine
期刊论文
Symmetry, 2019, 卷号: 11, 期号: 12, 页码: 1-19
作者:
Zhang GG(张桂刚)
Adobe PDF(3470Kb)
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浏览/下载:288/109
  |  
提交时间:2020/11/09
multirobot systems
formation maneuvers
super-twisting sliding mode control
Second-Order Sliding Mode Formation Control of Multiple Robots by Extreme Learning Machine
期刊论文
SYMMETRY-BASEL, 2019, 卷号: 11, 期号: 12, 页码: 19
作者:
Qian, Dianwei
;
Zhang, Guigang
;
Wang, Jian
;
Wu, Zhimin
Adobe PDF(3470Kb)
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浏览/下载:330/60
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提交时间:2020/03/30
multirobot systems
formation maneuvers
super-twisting sliding mode control
uncertainties
extreme learning machine
Energy-Efficient IoT Service Composition for Concurrent Timed Applications
期刊论文
FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, 2019, 卷号: 100, 页码: 1017-1030
作者:
Sun, Mengyu
;
Zhou, Zhangbing
;
Wang, Junping
;
Du, Chu
;
Gaaloul, Walid
Adobe PDF(1192Kb)
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浏览/下载:285/58
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提交时间:2020/03/30
IoT service composition
Temporal constraints
Concurrent requests
Energy efficiency
Coordinated Formation Design of Multi-Robot Systems via an Adaptive-Gain Super-Twisting Sliding Mode Method
期刊论文
APPLIED SCIENCES-BASEL, 2019, 卷号: 9, 期号: 20, 页码: 19
作者:
Qian, Dianwei
;
Zhang, Guigang
;
Chen, Jiarong
;
Wang, Jian
;
Wu, Zhimin
Adobe PDF(1483Kb)
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浏览/下载:367/84
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提交时间:2020/03/30
second order sliding mode control
adaptive control
formation control
multiple robots
super twisting law
Neural Adaptive Event-Triggered Control for Nonlinear Uncertain Stochastic Systems With Unknown Hysteresis
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2019, 卷号: 30, 期号: 11, 页码: 3300-3312
作者:
Wang, Jianhui
;
Liu, Zhi
;
Zhang, Yun
;
Chen, C. L. Philip
收藏
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浏览/下载:272/0
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提交时间:2020/03/30
Actuators
Hysteresis
Nonlinear systems
Artificial neural networks
Adaptive systems
Stochastic systems
System performance
Actuator failure
adaptive control
event-triggered
neural networks (NNs)
stochastic nonlinear systems
unknown direction hysteresis
Distributed consensus of networked markov jump multi-agent systems with mode-dependent event-triggered communications and switching topologies
期刊论文
PEER-TO-PEER NETWORKING AND APPLICATIONS, 2019, 卷号: 12, 页码: 1753-1760
作者:
Ma, Chao
;
Kang, Erlong
Adobe PDF(1013Kb)
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浏览/下载:410/69
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提交时间:2020/03/30
Distributed consensus
Markov jump multi-agent systems
Mode-dependent event-triggered communication
Mode-dependent switching topologies
Radiomic analysis for preoperative prediction of cervical lymph node metastasis in patients with papillary thyroid carcinoma
期刊论文
EUROPEAN JOURNAL OF RADIOLOGY, 2019, 卷号: 118, 页码: 231-238
作者:
Lu, Wei
;
Zhong, Lianzhen
;
Dong, Di
;
Fang, Mengjie
;
Dai, Qi
;
Leng, Shaoyi
;
Zhang, Liwen
;
Sun, Wei
;
Tian, Jie
;
Zheng, Jianjun
;
Jin, Yinhua
Adobe PDF(781Kb)
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浏览/下载:424/80
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提交时间:2019/12/16
Forecasting
Thyroid neoplasms
Lymphatic metastasis
Energy-Efficient Boundary Detection of Continuous Objects in IoT Sensing Networks
期刊论文
IEEE SENSORS JOURNAL, IEEE SENSORS JOURNAL, IEEE SENSORS JOURNAL, 2019, 2019, 2019, 卷号: 19, 19, 19, 期号: 18, 页码: 8303-8316, 8303-8316, 8303-8316
作者:
Diao, Jin
;
Zhao, Deng
;
Wang, Junping
;
Nguyen, Hien M.
;
Tang, Jine
;
Zhou, Zhangbing
Adobe PDF(2260Kb)
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浏览/下载:359/46
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提交时间:2019/12/16
Boundary detection
continuous objects
IoT sensing networks
energy efficiency
Boundary detection
continuous objects
IoT sensing networks
energy efficiency
Boundary detection
continuous objects
IoT sensing networks
energy efficiency
Pairwise Interactions among Brain Regions Organize Large-Scale Functional Connectivity during Execution of Various Tasks
期刊论文
NEUROSCIENCE, 2019, 卷号: 412, 页码: 190-206
作者:
Niu, Weikun
;
Huang, Xuhui
;
Xu, Kaibin
;
Jiang, Tianzi
;
Yu, Shan
Adobe PDF(7177Kb)
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浏览/下载:409/69
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提交时间:2019/12/16
task state fMRI
pairwise correlation
functional network
neural network model