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基于种群个体数自适应的多尺度量子谐振子优化算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1587-1600
作者:
焦育威
;
王鹏
Adobe PDF(3932Kb)
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浏览/下载:6/1
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提交时间:2024/04/25
优化算法
量子隧道效应
动态种群
多种群
蒙特卡洛
支持重规划的战时保障动态调度研究
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1519-1529
作者:
曾斌
;
樊旭
;
李厚朴
Adobe PDF(1581Kb)
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浏览/下载:3/0
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提交时间:2024/04/25
战时保障
重规划
马尔科夫决策过程
动态调度
强化学习
基于门限和环签名的抗自适应攻击拜占庭容错共识算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1471-1482
作者:
孙海锋
;
张文芳
;
王小敏
;
马征
;
黄路非
;
李暄
Adobe PDF(2182Kb)
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浏览/下载:4/2
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提交时间:2024/04/25
区块链
拜占庭容错
共识算法
自适应攻击
环签名
门限签名
安全强化学习综述
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1813-1835
作者:
王雪松
;
王荣荣
;
程玉虎
Adobe PDF(1356Kb)
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浏览/下载:2/0
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提交时间:2024/04/24
安全强化学习
约束马尔科夫决策过程
学习过程
学习目标
离线强化学习
非线性系统自适应最优切换控制方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2122-2135
作者:
毛艳岭
;
富月
Adobe PDF(2187Kb)
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浏览/下载:3/2
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提交时间:2024/04/24
非线性系统
切换控制
自适应最优控制
嵌入转换
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
Adobe PDF(3863Kb)
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浏览/下载:3/1
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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 Soft Sensor with Light and Efficient Multi-scale Feature Method for Multiple Sampling Rates in Industrial Processing
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 400-410
作者:
Dezheng Wang
;
Yinglong Wang
;
Fan Yang
;
Liyang Xu
;
Yinong Zhang
;
Yiran Chen
;
Ning Liao
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浏览/下载:11/0
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提交时间:2024/04/23
Multi-scale, feature extractor, deep neural network (DNN), multirate sampled industrial processes, prediction
Corporate Credit Ratings Based on Hierarchical Heterogeneous Graph Neural Networks
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 257-271
作者:
Bo-Jing Feng
;
Xi Cheng
;
Hao-Nan Xu
;
Wen-Fang Xue
Adobe PDF(2621Kb)
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浏览/下载:3/1
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提交时间:2024/04/23
Corporate credit rating, hierarchical relation, heterogeneous graph neural networks, adversarial learning
Cogeneration of Innovative Audio-visual Content: A New Challenge for Computing Art
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 4-28
作者:
Mengting Liu
;
Ying Zhou
;
Yuwei Wu
;
Feng Gao
Adobe PDF(14438Kb)
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浏览/下载:2/1
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提交时间:2024/04/23
Artificial intelligence (AI) art, audio-visual, artificial intelligence generated content (AIGC), multimodal, artistic evaluation
Machine Learning Methods in Solving the Boolean Satisfiability Problem
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 5, 页码: 640-655
作者:
Wenxuan Guo
;
Hui-Ling Zhen
;
Xijun Li
;
Wanqian Luo
;
Mingxuan Yuan
;
Yaohui Jin
;
Junchi Yan
Adobe PDF(1518Kb)
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提交时间:2024/04/23
Machine learning (ML), Boolean satisfiability (SAT), deep learning, graph neural networks (GNNs), combinatorial optimization