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刘振伟; 张化光;
东北大学;
流程工业综合自动化教育部重点实验室;
辽宁;
沈阳;
110004;
信息科学与工程学院;
区间递归神经网络; 全局鲁棒稳定; 混合时滞; 时滞依赖; 增广Lyapunov-Krasovskii泛函; 线性矩阵不等式;
机译:不确定混合时滞随机神经网络的多区间相关鲁棒稳定性分析
机译:具有反应扩散项和混合时滞的区间神经网络的随机指数鲁棒稳定性
机译:基于可调延迟区间法的时滞神经网络随机鲁棒稳定性分析
机译:具有离散区间时变时滞的不确定中立型时滞神经网络的新型时滞相关鲁棒稳定性判据
机译:两类动力系统的稳定性分析:通用混合动力系统和带时滞的神经网络
机译:具有不连续激活函数的时滞Takagi-Sugeno模糊Hopfield神经网络的鲁棒稳定性分析
机译:区间时滞神经网络全局鲁棒稳定性的新判据。
机译:时滞系统smith预估控制器的鲁棒稳定性
机译:基于增广度目标运动的镜面展示增广度渲染方法和装置
机译:卫星导航增广系统中基于机器学习的GNSS GNSS完整性监测方法
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的临界体积,该纯神经化合物可以输出基于整数的基于整数的值的基于分子的临界体积
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