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【中文期刊】 Dongyi Li Kun Lu 等 《仿生工程学报（英文版）》 2024年21卷5期 2232-2246页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 This paper investigates the motion control of the heavy-duty Bionic Caterpillar-like Robot(BCR)for the maintenance of th...
【关键词】 Nonlinear model predictive control；Fuzzy regulator；Deep neural network feedforward；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Achim Langenbucher ; Nóra Szentmáry ; 等 《Ophthalmic & physiological optics: the journal of the British College of Ophthalmic Opticians (Optometrists)》 2022年42卷1期 185-194页
【关键词】 biometry;corneal back surface power;deep learning algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Shibata, Katsunari ; Ejima, Takuya ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2021年143卷 436-451页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Sensitivity;Sensitivity adjustment learning (SAL);Edge of chaos;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Tian, Yin ; Ma, Liang ; 2020年17卷3期 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 auditory attention tracking;electroencephalogram (EEG);convolutional neural network (CNN);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhou, Ta ; Zhang, Zhifeng ; 等 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2018年8卷7期 1491-1495页
【关键词】 CLASSIFICATION;DEEP LEARNING;EXTREME LEARNING MACHINE;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Achim Langenbucher ; Alan Cayless ; 等 2022年100卷5期 e1080-e1087页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Gu L. ; Yang L. ; 等 2022年153卷 49-63页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Approximation theory;Feedforward neural network;Gaussian-binary deep belief networks;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jun,Ma ; Alison,Motsinger-Reif ; 《BioData mining》 2021年14卷1期 46页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Cancer treatment;Deep learning;Drug combination treatment;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Daniel,Libman ; Simi,Haber ; 等 《Frontiers in artificial intelligence》 2021年4卷 667780页
【关键词】 deep feed forward neural network;deep feedforward;deep learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Linyan,Gu ; Lihua,Yang ; 等 《Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society》 2022年153卷 49-63页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Approximation theory;Feedforward neural network;Gaussian-binary deep belief networks;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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