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中国科学院自动化研究所机构知识库
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F范数度量下的鲁棒张量低维表征
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1799-1812
作者:
王肖锋
;
石乐岩
;
杨璐
;
刘军
;
周海波
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提交时间:2024/04/24
张量主成分分析
低维表征
特征提取
鲁棒性
重构误差
基于分数布朗运动过程模型的混合随机退化设备剩余寿命预测
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1989-2002
作者:
高旭东
;
胡昌华
;
张建勋
;
杜党波
;
喻勇
Adobe PDF(2576Kb)
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浏览/下载:4/2
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提交时间:2024/04/24
分数布朗运动
记忆效应
剩余寿命
共性参数
随机参数
陀螺仪
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
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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
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
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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
具有遗忘个体的社会网络多维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: 10, 页码: 2201-2210
作者:
刘青松
;
李明鹏
;
柴利
Adobe PDF(1527Kb)
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提交时间:2024/04/24
多维观点动力学
遗忘个体
逻辑矩阵
表达观点
私人观点
基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络设计
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2145-2158
作者:
李文静
;
李治港
;
乔俊飞
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提交时间:2024/04/24
小世界神经网络
突触巩固机制
网络正则化
重连规则
Wilcoxon符号秩检验
时滞取值概率未知下的线性时滞系统辨识方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2136-2144
作者:
刘鑫
Adobe PDF(1474Kb)
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提交时间:2024/04/24
系统辨识
参数估计
时变时滞
时滞取值概率未知
Enhancing Multi-agent Coordination via Dual-channel Consensus
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 349-368
作者:
Qingyang Zhang
;
Kaishen Wang
;
Jingqing Ruan
;
Yiming Yang
;
Dengpeng Xing
;
Bo Xu
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提交时间:2024/04/23
Multi-agent reinforcement learning, contrastive representation learning, consensus, multi-agent cooperation, cognitive consistency
Text Difficulty Study: Do Machines Behave the Same as Humans Regarding Text Difficulty?
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 283-293
作者:
Bowen Chen
;
Xiao Ding
;
Yi Zhao
;
Bo Fu
;
Tingmao Lin
;
Bing Qin
;
Ting Liu
Adobe PDF(1796Kb)
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浏览/下载:3/0
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提交时间:2024/04/23
Cognition inspired natural language processing, psycholinguistics, explainability, text difficulty, curriculum learning
Stability and Generalization of Hypergraph Collaborative Networks
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 184-196
作者:
Michael K. Ng
;
Hanrui Wu
;
Andy Yip
Adobe PDF(1211Kb)
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提交时间:2024/04/23
Hypergraphs, vertices, hyperedges, collaborative networks, graph convolutional neural networks (CNNs), stability, generalization guarantees