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带时间相关乘性噪声多传感器系统的分布式融合估计 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1745-1757
作者:  马静;  杨晓梅;  孙书利
Adobe PDF(1679Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:4/1  |  提交时间:2024/04/24
时间相关乘性噪声  多传感器系统  分布式融合估值器  互协方差矩阵  虚拟状态  
数据驱动的间歇低氧训练贝叶斯优化决策方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1667-1678
作者:  陈婧;  史大威;  蔡德恒;  王军政;  朱玲玲
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数据驱动控制  高斯过程  贝叶斯优化  风险不对称代价函数  高原适应能力提升  间歇性低氧训练  
基于静−动态特性协同感知的复杂工业过程运行状态评价 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1621-1634
作者:  褚菲;  许杨;  尚超;  王福利;  高福荣;  马小平
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复杂工业过程  运行状态评价  静-动态特性协同  慢特征分析  稀疏学习  
面向智能血糖管理的餐前胰岛素剂量贝叶斯学习优化方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1915-1927
作者:  史大威;  蔡德恒;  刘蔚;  王军政;  纪立农
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餐前剂量决策  数据驱动建模  贝叶斯优化  临床经验  临床数据验证  
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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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  
基于通用逆扰动的对抗攻击防御方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2172-2187
作者:  陈晋音;  吴长安;  郑海斌;  王巍;  温浩
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深度学习  通用逆扰动  对抗样本  通用防御  
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
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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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Multi-agent reinforcement learning, contrastive representation learning, consensus, multi-agent cooperation, cognitive consistency  
A Simple yet Effective Framework for Active Learning to Rank 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 169-183
作者:  Qingzhong Wang;  Haifang Li;  Haoyi Xiong;  Wen Wang;  Jiang Bian;  Yu Lu;  Shuaiqiang Wang;  Zhicong Cheng;  Dejing Dou;  Dawei Yin
Adobe PDF(2194Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1/1  |  提交时间:2024/04/23
Search, information retrieval, learning to rank, active learning, query by committee  
Multimodal Fusion of Brain Imaging Data: Methods and Applications 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 136-152
作者:  Na Luo;  Weiyang Shi;  Zhengyi Yang;  Ming Song;  Tianzi Jiang
Adobe PDF(1726Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:3/0  |  提交时间:2024/04/23
Multimodal fusion, supervised learning, unsupervised learning, brain atlas, cognition, brain disorders