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Convergence analysis of sliding mode trajectories in multi-objective neural networks learning.

M. Costa, A. de Pádua Braga, und B. de Menezes. Neural Networks, (2012)

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Nils Rodrigues University of Stuttgart

A Visual Analytics Approach for Word Relevances in Multiple TextsN. Rodrigues, M. Burch, L. Di Silvestro, und D. Weiskopf. (2017)

Jan Denzel University of Stuttgart

Experimental Parameter Study of Distributed Electric Propulsion on a 2D Wing Model in High-Lift ConfigurationA. Gothow, J. Weiss, A. Bardenhagen, D. Bergmann, J. Denzel, und A. Strohmayer. AIAA AVIATION 2023 Forum, Seite 3540. American Institute of Aeronautics and Astronautics, (2023)

Benjamin Bätz University of Stuttgart

Benjamin Weder University of Stuttgart

Execution Patterns for Quantum ApplicationsD. Georg, J. Barzen, M. Beisel, F. Leymann, J. Obst, D. Vietz, B. Weder, und V. Yussupov. Proceedings of the 18th International Conference on Software Technologies, Seite 258-268. Setúbal, SciTePress, (2023)

Benjamin Schoch University of Stuttgart

Lessons Learned and First Results of the E-Band CubeSat EIVEM. Koller, L. Bötsch-Zavřel, M. Eggert, M. Fugmann, C. Holeczek, M. Kranz, M. Lengowski, T. Löffler, L. Loidold, P. Maier und 17 andere Autor(en). Preprint, (2023)

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Control of Generalization with a Bi-Objective Sliding Mode Control Algorithm.M. Costa, A. de Pádua Braga, B. de Menezes, G. Parma, und R. de Albuquerque Teixeira. SBRN, Seite 38-43. IEEE Computer Society, (2002)Design of a pipeline leakage detection using expert system: A novel approach.C. Laurentys, C. Bomfim, B. de Menezes, und W. Caminhas. Appl. Soft Comput., 11 (1): 1057-1066 (2011)Neural Networks Learning with Sliding Mode Control: The Sliding Mode Backpropagation Algorithm.G. Parma, B. de Menezes, und A. de Pádua Braga. Int. J. Neural Syst., 9 (3): 187-193 (1999)Convergence analysis of sliding mode trajectories in multi-objective neural networks learning.M. Costa, A. de Pádua Braga, und B. de Menezes. Neural Networks, (2012)A Neo-Fuzzy-Neuron with Real-Time Training Applied to Flux Observer for an Induction Moto.R. Landim, B. de Menezes, S. Silva, und W. Caminhas. SBRN, Seite 67-72. IEEE Computer Society, (1998)Improved generalization learning with Sliding Mode Control and the Levenberg-Marquadt Algorithm.M. Costa, A. de Pádua Braga, und B. de Menezes. SBRN, Seite 44-48. IEEE Computer Society, (2002)Online Neofuzzy Neuron Flux Observer for Induction Motor Drives.R. Landim, F. Neves, S. Silva, W. Caminhas, und B. de Menezes. JACIII, 6 (2): 84-92 (2002)Training neural networks with a multi-objective sliding mode control algorithm.M. Costa, A. de Pádua Braga, B. de Menezes, R. de Albuquerque Teixeira, und G. Parma. Neurocomputing, (2003)Nonlinear System Identification Using a Neo Fuzzy Neuron Algorithm: Electrical Drive Application.R. Landim, B. de Menezes, S. Silva, und W. Caminhas. Int. J. Neural Syst., 9 (3): 211-217 (1999)SVM practical industrial application for mechanical faults diagnostic.L. Baccarini, V. e Silva, B. de Menezes, und W. Caminhas. Expert Syst. Appl., 38 (6): 6980-6984 (2011)