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田建军; 唐中勇;
湖南公安高等专科学校计算机系;
长沙理工大学计算机通讯工程学院;
激励学习; 特征状态; 状态离散化; RBF函数;
机译:基于高粘性的径向基础函数的稳定 - 平行扩散方程的离散化(RBF-FD)离散化
机译:基于从RBF神经网络学习的隐式曲面函数表示3D形状
机译:基于故障/噪声注入的RBF网络在线学习算法的收敛性和目标函数
机译:带有伪随机离散化的Q学习多分辨率状态空间离散化
机译:使用基于游戏的学习激励澳大利亚小学生学习中文语言
机译:对流扩散方程基于径向粘度的径向基函数-有限差分(RBF-FD)离散化的稳定化
机译:基于点积分RBF的微分方程离散化
机译:基于稀疏时间编码和多层径向基函数(RBF)网络的尖峰神经元无监督聚类。软件工程。
机译:用于基于计算机学习调节和/或控制例如机器的方法。燃气轮机涉及通过优化目标来进行离散化,该目标的设计使得离散隐藏状态与连续隐藏状态的偏差较小
机译:基于径向基函数神经网络(RBF-NN)的5G和超越(B5G)网络的室内通道统计特性预测
机译:用于工程设计优化的基于径向基函数(RBF)的元模型的构建系统和方法
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