Learning Approximate Forward Reachable Sets Using Separating Kernels
Learning Approximate Forward Reachable Sets Using Separating Kernels
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使用分离内核学习近似前向可达集
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
and Oishi, Meeko M.
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Thorpe, Adam;Ortiz, Kendric;and Oishi, Meeko M.
使用傅立叶变换对不受控线性系统进行正向随机可达性分析
DOI：
10.1145/3049797.3049818
发表时间：
2016
期刊：
Proceedings of the 20th International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control
影响因子：
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作者：
Abraham P. Vinod;B. Homchaudhuri;Meeko Oishi
通讯作者：
Meeko Oishi
鲁棒深度学习作为最优控制：见解和收敛保证
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
Conference on Learning for Dynamics & Control
影响因子：
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作者：
Jacob H. Seidman;Mahyar Fazlyab;V. Preciado;George Pappas
通讯作者：
George Pappas
线性不确定系统的基于样本的学习模型预测控制
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
IEEE Conference on Decision and Control
影响因子：
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作者：
Ugo Rosolia;F. Borrelli
通讯作者：
F. Borrelli