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发表日期:2023
文献类型:期刊论文
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Constrained-cost adaptive dynamic programming for optimal control of discrete-time nonlinear systems
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2023, 卷号: 35, 期号: 3, 页码: 3251 - 3264
作者:
Wei, Qinglai
;
Li, Tao
Adobe PDF(8471Kb)
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浏览/下载:55/20
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提交时间:2024/05/28
Adaptive dynamic programming
approximate dynamic programming
constrained cost
optimal control
reinforcement learning
航天器威胁规避智能自主控制技术研究综述
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 229-245
作者:
袁利
;
姜甜甜
Adobe PDF(2092Kb)
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浏览/下载:59/17
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提交时间:2024/05/09
轨道威胁感知
自主决策规划
“感知-决策-执行”一体化
航天器智能自主控制
航天器位姿运动一体化直接自适应容错控制研究
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 678-686
作者:
马亚杰
;
姜斌
;
任好
Adobe PDF(1709Kb)
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浏览/下载:23/9
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提交时间:2024/05/09
执行器故障
直接自适应控制
对偶四元数
多执行器故障
近距离操作
基于变阻抗控制的冗余驱动并联机器人多目标内力优化
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 1099-1115
作者:
梁旭
;
苏婷婷
;
侯增广
;
刘圣达
;
章杰
;
何广平
Adobe PDF(2614Kb)
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浏览/下载:60/20
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提交时间:2024/05/09
冗余驱动
并联机器人
时变阻抗控制
间隙消除
多目标优化
状态测量不确定和动力学未知的无人艇固定时间容错控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 1050-1061
作者:
王宁
;
高颖
;
王仁慧
Adobe PDF(1917Kb)
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浏览/下载:27/13
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提交时间:2024/05/09
无人艇
测量不确定性
未知动力学
固定时间控制
容错控制
基于改进扩展状态观测器的液压锚杆钻机滑模摆角控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1256-1271
作者:
张振
;
郭一楠
;
巩敦卫
;
朱松
;
田滨
Adobe PDF(2745Kb)
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浏览/下载:55/23
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提交时间:2024/05/09
液压锚杆钻机
滑模控制
扩展状态观测器
自适应律
基于广义PI观测器零点配置的抗扰残差评估和故障检测
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1228-1241
作者:
胡宇翔
;
代学武
;
崔东亮
;
周冬
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提交时间:2024/05/09
故障检测
广义比例积分观测器
零点配置
条件数
具有类万有引力的有界置信观点动力学分析与应用
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1967-1975
作者:
刘青松
;
习晓苗
;
柴利
Adobe PDF(3533Kb)
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浏览/下载:48/22
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提交时间:2024/04/24
观点动力学
类万有引力
有界置信
社会网络
收敛性
无控制器间通信的线性多智能体一致性的降阶协议
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1836-1844
作者:
马煜文
;
李贤伟
;
李少远
Adobe PDF(1829Kb)
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提交时间:2024/04/24
多智能体系统
输出反馈
控制器间通信
一致性控制
Mask Distillation Network for Conjunctival Hyperemia Severity Classification
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 909-922
作者:
Mingchao Li
;
Kun Huang
;
Xiao Ma
;
Yuexuan Wang
;
Wen Fan
;
Qiang Chen
Adobe PDF(2827Kb)
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提交时间:2024/04/23
Mask distillation (MD), conjunctiva hyperemia, attention mechanism, severity classification, deep learning