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Collective Movement Simulation: Methods and Applications
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 452-480
作者:
Hua Wang
;
Xing-Yu Guo
;
Hao Tao
;
Ming-Liang Xu
Adobe PDF(1439Kb)
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浏览/下载:5/4
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提交时间:2024/05/23
Collective movement simulation, multiple objects, multiple discipline, simulation effect, collective intelligence
迭代学习模型预测控制研究现状与挑战
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 6, 页码: 1385-1401
作者:
马乐乐
;
刘向杰
;
高福荣
Adobe PDF(1566Kb)
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提交时间:2024/05/20
迭代学习模型预测控制
二维预测模型
控制律迭代优化
复杂非线性系统
快速系统
变工况
工业过程故障根源诊断与传播路径识别技术综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 7, 页码: 1650-1663
作者:
马亮
;
彭开香
;
董洁
Adobe PDF(2320Kb)
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提交时间:2024/05/20
根源诊断
传播路径识别
因果关系分析
故障诊断
工业过程
智能网联车路云协同系统架构与关键技术研究综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 12, 页码: 2863-2885
作者:
丁飞
;
张楠
;
李升波
;
边有钢
;
童恩
;
李克强
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提交时间:2024/05/20
车路云协同系统
蜂窝车联网
智能网联汽车
边缘计算网络
高精度定位
城市固废焚烧过程数据驱动建模与自组织控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 550-566
作者:
丁海旭
;
汤健
;
乔俊飞
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提交时间:2024/05/09
城市固废焚烧
多任务学习
自组织控制
数据驱动建模
模糊神经网络
基于多目标PSO混合优化的虚拟样本生成
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 4, 页码: 790-811
作者:
王丹丹
;
汤健
;
夏恒
;
乔俊飞
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提交时间:2024/04/28
小样本建模
虚拟样本生成
混合优化
多目标粒子群优化
分布相似度
城市固废焚烧过程智能优化控制研究现状与展望
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2019-2059
作者:
汤健
;
夏恒
;
余文
;
乔俊飞
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浏览/下载:10/3
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提交时间:2024/04/24
城市固废焚烧
双碳战略
智能优化控制
工业人工智能
数字孪生平台
A Dynamic Resource Allocation Strategy with Reinforcement Learning for Multimodal Multi-objective Optimization
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 2, 页码: 138-152
作者:
Qian-Long Dang
;
Wei Xu
;
Yang-Fei Yuan
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浏览/下载:11/2
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提交时间:2024/04/23
Multimodal multi-objective optimization (MMO)
dynamic resource allocating strategy (DRAS)
reinforcement learning (RL)
decision space partition
zoning search
城市固废焚烧过程烟气含氧量自适应预测控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 11, 页码: 2338-2349
作者:
孙剑
;
蒙西
;
乔俊飞
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浏览/下载:23/9
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提交时间:2024/04/18
城市固体废物焚烧
烟气含氧量
自适应预测控制
径向基函数神经网络
梯度下降
Visual Semantic Segmentation Based on Few/Zero-Shot Learning: An Overview
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 5, 页码: 1106-1126
作者:
Wenqi Ren
;
Yang Tang
;
Qiyu Sun
;
Chaoqiang Zhao
;
Qing-Long Han
Adobe PDF(12695Kb)
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提交时间:2024/04/10
Computer vision
deep learning
few-shot learning
low-shot learning
semantic segmentation
zero-shot learning