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高密度脑电信号实时采集系统研究 学位论文
, 2024
Authors:  刘广浩
Adobe PDF(14309Kb)  |  Favorite  |  View/Download:9/0  |  Submit date:2024/07/11
脑机接口  脑电信号采集系统  脑电数据压缩  
面向狭小空间涂胶作业的机器人设计及规划感知技术研究 学位论文
, 2024
Authors:  章澳顺
Adobe PDF(65020Kb)  |  Favorite  |  View/Download:14/0  |  Submit date:2024/07/11
超冗余度蛇形机械臂  运动规划  视觉定位  缺陷检测  
Autonomous Driving in Underground Mines via Parallel Driving Operation Systems: Challenges, Frameworks and Cases Study 期刊论文
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2024, 页码: 1-10
Authors:  Bin Tian;  Caiji Zhang;  Xuedi Hao;  Shi Meng;  Shibin Wang;  Zheng Yang;  Long Chen;  Yanlong Zhao;  Shirong Ge
Adobe PDF(11335Kb)  |  Favorite  |  View/Download:41/3  |  Submit date:2024/07/05
基于强化学习动作空间精简的时序决策任务算法研究 学位论文
, 2024
Authors:  王梓薏
Adobe PDF(7273Kb)  |  Favorite  |  View/Download:30/1  |  Submit date:2024/07/04
时序决策  强化学习  动作空间约简  分层强化学习  动作掩码  
面向多机器人博弈的深度强化学习方法 学位论文
, 2024
Authors:  胡光政
Adobe PDF(17740Kb)  |  Favorite  |  View/Download:21/0  |  Submit date:2024/07/04
多智能体深度强化学习  多机器人博弈  极小极大Q学习  值分解  最大熵  
基于强化学习的多无人机协同任务规划技术 学位论文
, 2024
Authors:  张梦瑶
Adobe PDF(2880Kb)  |  Favorite  |  View/Download:37/0  |  Submit date:2024/07/04
多无人机协同作战  任务规划  图神经网络  多旅行商问题  强化学习  
知识和数据驱动的污水处理反硝化脱氮过程协同优化控制 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1221-1233
Authors:  韩红桂;  王玉爽;  刘峥;  孙浩源;  乔俊飞
Adobe PDF(3356Kb)  |  Favorite  |  View/Download:20/9  |  Submit date:2024/07/02
污水处理反硝化脱氮过程  知识和数据驱动  协同优化控制  自适应知识核函数  知识引导的协同优化算法  
基于自组织递归小波神经网络的污水处理过程多变量控制 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1199-1209
Authors:  苏尹;  杨翠丽;  乔俊飞
Adobe PDF(3815Kb)  |  Favorite  |  View/Download:13/6  |  Submit date:2024/07/02
神经网络控制  污水处理过程  自组织机制  多变量控制  
复杂无向图的同构判定方法 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1143-1150
Authors:  王卓;  王成红
Adobe PDF(1177Kb)  |  Favorite  |  View/Download:12/7  |  Submit date:2024/07/02
复杂无向图  邻接矩阵  距离矩阵  特征多项式  同构判定条件  
基于区块链的联邦学习: 模型、方法与应用 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1059-1085
Authors:  李程;  袁勇;  郑志勇;  杨东;  王飞跃
Adobe PDF(2337Kb)  |  Favorite  |  View/Download:9/4  |  Submit date:2024/07/02
区块链  联邦学习  智能合约  机器学习  隐私保护