首页> 外文OA文献 >Non‐linear dynamic behaviour modelling for broadband power amplifiers based on deep convolution generative adversarial networks

【2h】

Non‐linear dynamic behaviour modelling for broadband power amplifiers based on deep convolution generative adversarial networks

机译：基于深度卷积生成对抗网络的宽带功率放大器的非线性动态行为建模

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

著录项
引文网络
相似文献
相关主题

著录项

作者
Rina Su; Taijun Liu; Yan Ye; Gaoming Xu;
展开▼
作者单位

展开▼
年度 2021
总页数
原文格式 PDF
正文语种
中图分类

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. Data-driven modelling of nonlinear spatio-temporal fluid flows using a deep convolutional generative adversarial network [J] . Cheng M., Fang F., Pain C. C., Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering . 2020,第Juna15期

机译：使用深卷积生成对抗网络的非线性时空流体流动的数据驱动建模
2. Generative adversarial networks and convolutional neural networks based weather classification model for day ahead short-term photovoltaic power forecasting [J] . Wang Fei, Zhang Zhanyao, Liu Chun, Energy Conversion & Management . 2019,第FEBa期

机译：基于生成对抗网络和卷积神经网络的天气分类模型，用于日前短期光伏发电预测
3. Artificial Generation of Partial Discharge Sources Through an Algorithm Based on Deep Convolutional Generative Adversarial Networks [J] . Ardila-Rey Jorge Alfredo, Ortiz Jesus Eduardo, Creixell Werner, Quality Control, Transactions . 2020,第期

机译：基于深度卷积生成对抗性网络的算法通过算法的人工生成
4. Classification of Finger Tapping Tasks using Convolutional Neural Network Based on Augmented Data with Deep Convolutional Generative Adversarial Network [C] . Seong-Woo Woo, Min-Kyoung Kang, Keum-Shik Hong IEEE RAS/EMBS International Conference for Biomedical Robotics and Biomechatronics . 2020

机译：基于深度卷积生成对抗网络的增强数据卷积神经网络的手指敲击任务分类
5. Face Aging Using Deep Convolutional Generative Adversarial Network with Condition [D] . Liu, Yingzhu 2019

机译：有条件的深度卷积生成对抗网络的人脸老化
6. Remaining Useful Life Estimation Using Deep Convolutional Generative Adversarial Networks Based on an Autoencoder Scheme [O] . Guisheng Hou, Shuo Xu, Nan Zhou, 2020

机译：基于AutoEncoder方案使用深卷积生成的对抗性网络剩余使用的生命估算
7. Data-driven modelling of nonlinear spatio-temporal fluid flows using a deep convolutional generative adversarial network [O] . M. Cheng, F. Fang, C.C. Pain, 2020

机译：使用深卷积生成对抗网络的非线性时空流体流动的数据驱动建模

Non‐linear dynamic behaviour modelling for broadband power amplifiers based on deep convolution generative adversarial networks

著录项

引文网络

相似文献

相关主题

期刊订阅