แฌแแแแแแแก แซแแแแ
แฌแแแแแแ
แแแฎแแแ แแแ
แจแแกแแแ
แจแแกแแแ
แแแขแแ แแแแแฃแ แแแแฎแแแ แแแแแแก แแฅแแ แฌแแแแแ:
แแแ แกแแแแแฃแ แ แ แแแแแแแแแชแแแแ
Telegram แแแขแ
แฉแแแแขแแแ แแแแก แแกแขแแ แแ
แแแแแแแแแ Email-แแ แแ Kindle-แแ
แแ แแแฃแแแแแก แแแ แแแ
แจแแแแฎแแ แ แฉแแฃแแแแจแ
แแแ แแแ
แฌแแแแแก แแแแฎแแแแ
แจแแกแฌแแแแ
Z-Recommend
แฌแแแแแแแก แกแแ แฉแแแ
แงแแแแแแ แแแแฃแแแ แฃแแ
แแแขแแแแ แแ
แแแแแฌแแแแแแ
แแแฎแแแ แแแ
แแขแแแ แแแแแ
Litera Library
แฅแแฆแแแแแก แฌแแแแแแแก แจแแฌแแ แแ
แฅแแฆแแแแแก แฌแแแแแแแก แแแแแขแแแ
Search paper books
แฉแแแ LITERA Point
แกแแแแแแซแ แกแแขแงแแแแแก แซแแแแ
Main
แกแแแแแแซแ แกแแขแงแแแแแก แซแแแแ
search
1
Iterative learning control for multi-agent systems coordination
John Wiley & Sons
Li
,
Xuefang
,
Shen
,
Dong
,
Xu
,
Jian-Xin
,
Yang
,
Shiping
iteration
systems
ilc
๐
tracking
error
๐ฑ
convergence
graph
coordination
d๐
๐ฑi
consensus
input
figure
๐พi
function
controller
matrix
๐ฬi
iterative
๐พ
๐i
๐
initial
๐ผ
๐i
theorem
trajectory
๐
norm
๐j
bounded
๐ฟ๐ฎi
desired
varying
lipschitz
assumption
uฬ
positive
djin
nonlinear
leader
๐ฎi
zero
constraints
1st
algorithm
lemma
๐i
แฌแแแ:
2017
แแแ:
english
แคแแแแ:
PDF, 13.21 MB
แแฅแแแแ แแแแแแ:
0
/
0
english, 2017
2
Iterative Learning Control for Multi-agent Systems Coordination
Wiley
Dong Shen
iteration
systems
ilc
๐
tracking
error
๐ฑ
convergence
graph
coordination
d๐
๐ฑi
consensus
input
figure
๐พi
function
controller
matrix
๐ฬi
iterative
๐พ
๐i
๐
initial
๐ผ
๐i
theorem
trajectory
๐
norm
๐j
bounded
๐ฟ๐ฎi
desired
varying
lipschitz
assumption
uฬ
positive
djin
nonlinear
leader
๐ฎi
zero
constraints
1st
algorithm
lemma
๐i
แฌแแแ:
2017
แแแ:
english
แคแแแแ:
PDF, 13.19 MB
แแฅแแแแ แแแแแแ:
0
/
0
english, 2017
3
Proceedings of ELM-2015 Volume 2: Theory, Algorithms and Applications (II)
Springer International Publishing
Jiuwen Cao
,
Kezhi Mao
,
Jonathan Wu
,
Amaury Lendasse (eds.)
extreme
classi๏ฌcation
layer
output
method
algorithm
proposed
feature
input
function
neural
network
nodes
samples
features
accuracy
vector
networks
methods
svm
prediction
huang
matrix
weights
parameters
sparse
optimization
testing
random
๐ฑ
algorithms
proceedings
dataset
di๏ฌerent
weight
shown
regression
sample
speed
classi๏ฌer
๏ฌrst
error
machines
experiments
facial
neurons
sets
approach
analysis
randomly
แฌแแแ:
2016
แแแ:
english
แคแแแแ:
PDF, 14.89 MB
แแฅแแแแ แแแแแแ:
0
/
0
english, 2016
1
แแแฐแงแแแแ
แแ แแแฃแแก
แแ Telegram-แจแ แแแซแแแแแ โ@BotFatherโ แแแขแ
2
แแแแแแแแแ แแ แซแแแแแ /newbot
3
แจแแแงแแแแแ แแฅแแแแ แแแขแแก แกแแฎแแแ
4
แจแแแงแแแแแ แแแแฎแแแ แแแแแก แกแแฎแแแ แแแขแแกแแแแก
5
แแแแแแแแ แแ BotFather-แแกแแแ แแแแ แจแแขแงแแแแแแแ แแ แฉแแกแแแ แแฅ
×
×