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Observer-Based Adaptive Sliding Mode Control of NPC Converters: An RBF Neural Network Approach
Observer-Based Adaptive Sliding Mode Control of NPC Converters: An RBF Neural Network Approach
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Observer-Based Adaptive Sliding Mode Control of NPC Converters: An RBF Neural Network Approach

Yunfei Yin ; Jianxing Liu ; Sanchez, Juan Antonio ; Ligang Wu ; Vazquez, Sergio ; Leon, Jose I. ; Franquelo, Leopoldo G.

IEEE transactions on power electronics, 2019-04, Vol.34 (4), p.3831-3841 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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Greedy approximation for biorthogonal systems in quasi-Banach spaces
Greedy approximation for biorthogonal systems in quasi-Banach spaces
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Greedy approximation for biorthogonal systems in quasi-Banach spaces

Albiac, Fernando ; Ansorena, José L. ; Berná, Pablo M. ; Wojtaszczyk, Przemysław

Dissertationes Mathematicae, 2021 [Periódico revisado por pares]

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On the relations between Auerbach or almost Auerbach Markushevich systems and Schauder bases
On the relations between Auerbach or almost Auerbach Markushevich systems and Schauder bases
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On the relations between Auerbach or almost Auerbach Markushevich systems and Schauder bases

Randrianantoanina, Beata ; Wojciechowski, Michał ; Zatitskii, Pavel

Journal of functional analysis, 2024-11, Vol.287 (9), p.110590, Article 110590 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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4
An 88-line MATLAB code for the parameterized level set method based topology optimization using radial basis functions
An 88-line MATLAB code for the parameterized level set method based topology optimization using radial basis functions
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An 88-line MATLAB code for the parameterized level set method based topology optimization using radial basis functions

Wei, Peng ; Li, Zuyu ; Li, Xueping ; Wang, Michael Yu

Structural and multidisciplinary optimization, 2018-08, Vol.58 (2), p.831-849 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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5
Existence of Almost Greedy Bases in Mixed-Norm Sequence and Matrix Spaces, Including Besov Spaces
Existence of Almost Greedy Bases in Mixed-Norm Sequence and Matrix Spaces, Including Besov Spaces
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Existence of Almost Greedy Bases in Mixed-Norm Sequence and Matrix Spaces, Including Besov Spaces

Albiac, Fernando ; Ansorena, José L. ; Bello, Glenier ; Wojtaszczyk, Przemysław

Constructive approximation, 2023-07 [Periódico revisado por pares]

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6
Hybrid Learning Algorithm of Radial Basis Function Networks for Reliability Analysis
Hybrid Learning Algorithm of Radial Basis Function Networks for Reliability Analysis
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Hybrid Learning Algorithm of Radial Basis Function Networks for Reliability Analysis

Zhang, Dequan ; Zhang, Ning ; Ye, Nan ; Fang, Jianguang ; Han, Xu

IEEE transactions on reliability, 2021-09, Vol.70 (3), p.887-900 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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7
General Type-2 Radial Basis Function Neural Network: A Data-Driven Fuzzy Model
General Type-2 Radial Basis Function Neural Network: A Data-Driven Fuzzy Model
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General Type-2 Radial Basis Function Neural Network: A Data-Driven Fuzzy Model

Rubio-Solis, Adrian ; Melin, Patricia ; Martinez-Hernandez, Uriel ; Panoutsos, George

IEEE transactions on fuzzy systems, 2019-02, Vol.27 (2), p.333-347 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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8
Nonlinear System Modeling Using RBF Networks for Industrial Application
Nonlinear System Modeling Using RBF Networks for Industrial Application
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Nonlinear System Modeling Using RBF Networks for Industrial Application

Meng, Xi ; Rozycki, Pawel ; Qiao, Jun-Fei ; Wilamowski, Bogdan M.

IEEE transactions on industrial informatics, 2018-03, Vol.14 (3), p.931-940

Piscataway: IEEE

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9
Comparison of four basis sets on calculating exciton states in a suspended monolayer MoS2 using a variationally optimized diagonalization method
Comparison of four basis sets on calculating exciton states in a suspended monolayer MoS2 using a variationally optimized diagonalization method
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Comparison of four basis sets on calculating exciton states in a suspended monolayer MoS2 using a variationally optimized diagonalization method

Wu, Shudong

Physica. B, Condensed matter, 2023-10, Vol.666, p.415081, Article 415081 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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10
An Adaptive-PSO-Based Self-Organizing RBF Neural Network
An Adaptive-PSO-Based Self-Organizing RBF Neural Network
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An Adaptive-PSO-Based Self-Organizing RBF Neural Network

Han, Hong-Gui ; Lu, Wei ; Hou, Ying ; Qiao, Jun-Fei

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-01, Vol.29 (1), p.104-117

United States: IEEE

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