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基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体肢体运动估计
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1723-1731
作者:
杨旭升
;
王雪儿
;
汪鹏君
;
张文安
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浏览/下载:4/2
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提交时间:2024/04/24
卡尔曼滤波网络
人体肢体运动估计
表面肌电信号
渐进无迹卡尔曼滤波
自适应变化响应的动态多目标进化算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1688-1706
作者:
梁正平
;
李辉才
;
王志强
;
胡凯峰
;
朱泽轩
Adobe PDF(6886Kb)
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提交时间:2024/04/24
动态多目标优化
进化算法
自适应变化响应
预测
存档
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
Adobe PDF(6031Kb)
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浏览/下载:6/2
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提交时间:2024/04/24
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
Adobe PDF(2106Kb)
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浏览/下载:5/2
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提交时间:2024/04/24
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
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
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
基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2109-2121
作者:
李公平
;
陆耀
;
王子建
;
吴紫薇
;
汪顺舟
Adobe PDF(12243Kb)
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提交时间:2024/04/24
模糊图像
模糊核估计
卷积神经网络
盲超分辨率
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
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Fan Yang
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Liyang Xu
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Yinong Zhang
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Yiran Chen
;
Ning Liao
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提交时间:2024/04/23
Multi-scale, feature extractor, deep neural network (DNN), multirate sampled industrial processes, prediction
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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提交时间:2024/04/23
Cognition inspired natural language processing, psycholinguistics, explainability, text difficulty, curriculum learning