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高速列车精确停车的鲁棒自触发预测控制 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 171-181
作者:  刘晓宇;  荀径;  高士根;  阴佳腾
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高速列车  列车自动运行  精确停车  模型预测控制  自触发控制  
有界扰动下约束非线性系统鲁棒经济模型预测控制 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 572-581
作者:  何德峰;  韩平;  王青松
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模型预测控制  非线性系统  经济优化  微分对策  输入到状态稳定性  
基于线性变换的领导−跟随多智能体系统动态反馈均方一致性控制 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2474-2485
作者:  郑维;  张志明;  刘和鑫;  张明泉;  孙富春
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半Markov跳变系统  多智能体系统  动态反馈  线性变换  一致性控制  
具有间歇性执行器故障的非线性系统自适应CFB控制 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2442-2461
作者:  乃永强;  杨清宇;  周文兴;  杨莹
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自适应控制  CFB  非线性系统  间歇性执行器故障  
基于T-S模糊模型的采样系统鲁棒耗散控制 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2852-2862
作者:  练红海;  肖伸平;  罗毅平;  周笔锋
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T-S模糊模型  采样控制系统  基于B-L不等式的双边时间相关不连续L-K泛函  T-S模糊采样控制器  
云控制系统不确定性分析与控制器设计方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2677-2687
作者:  关守平;  王梁
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云控制系统  云计算  时延特性  极点配置  
Denoised Internal Models: A Brain-inspired Autoencoder Against Adversarial Attacks 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 5, 页码: 456-471
作者:  Kai-Yuan Liu;  Xing-Yu Li;  Yu-Rui Lai;  Hang Su;  Jia-Chen Wang;  Chun-Xu Guo;  Hong Xie;  Ji-Song Guan;  Yi Zhou
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Brain-inspired learning  autoencoder  robustness  adversarial attack  generative model  
Efficient Visual Recognition: A Survey on Recent Advances and Brain-inspired Methodologies 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 5, 页码: 366-411
作者:  Yang Wu;  Ding-Heng Wang;  Xiao-Tong Lu;  Fan Yang;  Man Yao;  Wei-Sheng Dong;  Jian-Bo Shi;  Guo-Qi Li
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Visual recognition  deep neural networks (DNNS)  brain-inspired methodologies  network compression  dynamic inference  survey  
A Weighted Average Consensus Approach for Decentralized Federated Learning 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 4, 页码: 319-330
作者:  Alessandro Giuseppi;  Sabato Manfredi;  Antonio Pietrabissa
Adobe PDF(1462Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：14/6  |  提交时间：2024/04/23
Federated learning (FedL)  deep learning  federated averaging (FedAvg)  machine learning (ML)  artificial intelligence  discrete-time consensus  distributed systems  
Satellite Integration into 5G: Deep Reinforcement Learning for Network Selection 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 2, 页码: 127-137
作者:  Emanuele De Santis;  Alessandro Giuseppi;  Antonio Pietrabissa;  Michael Capponi;  Francesco Delli Priscoli
Adobe PDF(1513Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：7/2  |  提交时间：2024/04/23
Network selection  HetNet  deep reinforcement learning  deep-Q-network (DQN)  5G communications