Articles de revues sur le sujet « Matrix pseudoinversion »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 15 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Matrix pseudoinversion ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Kornilova, Mariya, Vladislav Kovalnogov, Ruslan Fedorov, Mansur Zamaleev, Vasilios N. Katsikis, Spyridon D. Mourtas et Theodore E. Simos. « Zeroing Neural Network for Pseudoinversion of an Arbitrary Time-Varying Matrix Based on Singular Value Decomposition ». Mathematics 10, no 8 (7 avril 2022) : 1208. http://dx.doi.org/10.3390/math10081208.
Texte intégralKononov, M. V., O. A. Nagulyak, A. V. Netreba et A. A. Sudakov. « Reconstruction in NMR by the method of signal matrix pseudoinversion ». Radioelectronics and Communications Systems 51, no 10 (octobre 2008) : 531–33. http://dx.doi.org/10.3103/s0735272708100038.
Texte intégralXiang, Qiuhong, Bolin Liao, Lin Xiao, Long Lin et Shuai Li. « Discrete-time noise-tolerant Zhang neural network for dynamic matrix pseudoinversion ». Soft Computing 23, no 3 (8 mars 2018) : 755–66. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-018-3119-8.
Texte intégralStanimirović, Predrag S., Spyridon D. Mourtas, Vasilios N. Katsikis, Lev A. Kazakovtsev et Vladimir N. Krutikov. « Recurrent Neural Network Models Based on Optimization Methods ». Mathematics 10, no 22 (16 novembre 2022) : 4292. http://dx.doi.org/10.3390/math10224292.
Texte intégralLiao, Bolin, et Qiuhong Xiang. « Robustness Analyses and Optimal Sampling Gap of Recurrent Neural Network for Dynamic Matrix Pseudoinversion ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, no 5 (20 septembre 2017) : 778–84. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0778.
Texte intégralAlharbi, Hadeel, Houssem Jerbi, Mourad Kchaou, Rabeh Abbassi, Theodore E. Simos, Spyridon D. Mourtas et Vasilios N. Katsikis. « Time-Varying Pseudoinversion Based on Full-Rank Decomposition and Zeroing Neural Networks ». Mathematics 11, no 3 (24 janvier 2023) : 600. http://dx.doi.org/10.3390/math11030600.
Texte intégralHu, Zeshan, Lin Xiao, Kenli Li, Keqin Li et Jichun Li. « Performance analysis of nonlinear activated zeroing neural networks for time-varying matrix pseudoinversion with application ». Applied Soft Computing 98 (janvier 2021) : 106735. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106735.
Texte intégralKohno, Kiyotaka, Mitsuru Kawamoto et Yujiro Inouye. « A Matrix Pseudoinversion Lemma and Its Application to Block-Based Adaptive Blind Deconvolution for MIMO Systems ». IEEE Transactions on Circuits and Systems I : Regular Papers 57, no 7 (juillet 2010) : 1449–62. http://dx.doi.org/10.1109/tcsi.2010.2050222.
Texte intégralJin, Long, Shuai Li, Huanqing Wang et Zhijun Zhang. « Nonconvex projection activated zeroing neurodynamic models for time-varying matrix pseudoinversion with accelerated finite-time convergence ». Applied Soft Computing 62 (janvier 2018) : 840–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2017.09.016.
Texte intégralSimos, Theodore E., Vasilios N. Katsikis, Spyridon D. Mourtas, Predrag S. Stanimirović et Dimitris Gerontitis. « A higher-order zeroing neural network for pseudoinversion of an arbitrary time-varying matrix with applications to mobile object localization ». Information Sciences 600 (juillet 2022) : 226–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2022.03.094.
Texte intégralJin, Long, et Yunong Zhang. « Discrete-time Zhang neural network of O(τ3) pattern for time-varying matrix pseudoinversion with application to manipulator motion generation ». Neurocomputing 142 (octobre 2014) : 165–73. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.051.
Texte intégralGuo, Dongsheng, et Yunong Zhang. « Li-function activated ZNN with finite-time convergence applied to redundant-manipulator kinematic control via time-varying Jacobian matrix pseudoinversion ». Applied Soft Computing 24 (novembre 2014) : 158–68. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2014.06.045.
Texte intégralLiao, Bolin, et Yunong Zhang. « From different ZFs to different ZNN models accelerated via Li activation functions to finite-time convergence for time-varying matrix pseudoinversion ». Neurocomputing 133 (juin 2014) : 512–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2013.12.001.
Texte intégralLiao, Bolin, Yuyan Wang, Jianfeng Li, Dongsheng Guo et Yongjun He. « Harmonic Noise-Tolerant ZNN for Dynamic Matrix Pseudoinversion and Its Application to Robot Manipulator ». Frontiers in Neurorobotics 16 (13 juin 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fnbot.2022.928636.
Texte intégralHuang, Haoen, Dongyang Fu, Xiuchun Xiao, Yangyang Ning, Huan Wang, Long Jin et Shan Liao. « Modified Newton Integration Neural Algorithm for Dynamic Complex-Valued Matrix Pseudoinversion Applied to Mobile Object Localization ». IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tii.2020.3005937.
Texte intégral