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机译:通过时延神经网络进行Volterra核评估,用于非线性非稳态气动载荷识别
Univ Sao Paulo, Dept Mech Engn, Sao Carlos Sch Engn, BR-13566590 Sao Carlos, SP, Brazil;
Univ Sao Paulo, Dept Mech Engn, Sao Carlos Sch Engn, BR-13566590 Sao Carlos, SP, Brazil;
NASA, Langley Res Ctr, Aeroelast Branch, Hampton, VA 23681 USA;
机译:使用时间延迟神经网络的多变量Volterra内核识别:在不稳定的空气动力装载中的应用
机译:非线性非定常气动降阶建模的多核神经网络
机译:通过连接的神经网络进行非线性识别以进行非定常空气动力学分析
机译:通过时延神经网络进行Volterra核评估,用于非线性非稳态气动载荷识别
机译:卷积和Volterra系列方法来减少不稳定空气动力载荷的顺序建模,提高空气弹性系统的压电能量收割
机译:使用基于概率的Volterra核的点过程神经系统的系统识别
机译:Volterra Kernels通过时间延迟神经网络进行非线性非稳态空气动力学载荷识别的评估
机译:基于Volterra级数线性模型扩展的非线性系统神经网络建模