• 基于Lyapunov的自适应Neural-Network控制器对非线性扰动系统的稳定性分析

  提出了一种基于Lyapunov的框架，用于一类具有有界外部扰动和未建模动力学的不确定二阶非线性系统（SNS）的自适应神经网络（NN）控制器的稳定性分析与综合。采用在线学习，利用径向基函数（RBF）网络重构被控对象非线性，其权重通过从单个复合Lyapunov函数

  来源：AppliedMath

  时间：2026-08-21

• 基于代理辅助的遗传优化用于从膜膨胀数据反演超弹性材料参数

  软变形材料（如弹性体、生物组织和聚合物膜）广泛应用于现代工程应用中，包括生物力学、软体机器人和柔性电子。因此，精确识别其本构参数对于可靠的力学建模和设计至关重要。膜膨胀或鼓泡试验常用于此目的，其中材料参数通常通过压力-挠度测量来识别。然而，此类测量通常需要光学

  来源：Modelling

  时间：2026-08-21

• 数据驱动的OH编程TJ-II放电中净环向等离子体电流波形估计

  在TJ-II仿星器中，有限的净环向等离子体电流可以修改旋转变换剖面并移动低阶有理面的径向位置。由于这些面在低剪切配置中会影响边缘梯度、湍流和约束，因此估计电流波形对于用欧姆加热（OH）线圈编程的方案的准备和解释具有重要意义。本研究比较了两种数据驱动估计器，使用

  来源：Plasma

  时间：2026-08-21

• 胎儿酒精谱系障碍儿科患者客观神经生理监测的频率跟随反应：一项非侵入性神经调控期间的概念验证案例研究

  背景/目的：胎儿酒精谱系障碍（FASD）是一种可预防的神经发育性疾病，与前额叶-皮层下网络功能障碍相关，影响注意力、执行功能和行为调节。尽管外周听力正常，但中枢听觉处理困难常持续存在，当行为测试受限或不可靠时，使临床评估复杂化，因此需要不依赖行为合作的客观标记

  来源：Children

  时间：2026-08-21

• 利用TE波和深度卷积神经网络的半空间埋地导体电磁逆散射

  电磁逆散射（EMIS）是一种基于测量散射场重建埋地导体几何形状的关键技术。本研究采用深度卷积神经网络（DCNN）来解决利用横电（TE）波重建半空间完美导体的内在非线性特性。首先，研究人员发射TE电磁波照射导体，并收集相应的散射场。随后，研究人员将散射场输入DC

  来源：Electronics

  时间：2026-08-21

• 学习为选定的配置交互进行排序

  打开图形查看器 摘要 在计算化学中，准确描述电子相关性是一个核心挑战，而选择性构型相互作用（SCI）作为一种强大的工具，有助于接近完全的CI极限。尽管最近的机器学习（ML）集成

  来源：Journal of Chemical Theory and Computation

  时间：2026-08-21

• 基于动态精确零序电流测量的配电网故障选线策略——一种数据-模型混合驱动方法

  零序电流互感器（CTs）的测量精度问题长期以来一直是限制配电网故障选线准确性的关键因素。尽管现有研究方法在理论上相对成熟，但其现场应用受到零序CT测量精度的限制。为解决此问题，研究人员提出了一种基于动态精确零序电流测量的配电网故障选线策略。首先，从数据角度，研

  来源：Processes

  时间：2026-08-21

• 利用红泥催化剂对Prosopis juliflora废弃荚果及低密度聚乙烯废物进行热解：热力学与动力学分析及基于人工神经网络方法的预测建模

  打开图形查看器 摘要 在本研究中，使用废红泥衍生催化剂（RMC）通过热重分析法研究了Prosopis juliflora豆荚（PJ）与废低密度聚乙烯（LDPE）的催化共裂解过程。实验在三种加热速率下进行：10、2

  来源：Industrial & Engineering Chemistry Research

  时间：2026-08-21

• 比目鱼肌悬带综合征中的脂肪移植：一项回顾性病例系列

  比目鱼肌悬带综合征（soleal sling syndrome, SSS）是腘窝处胫神经（tibial nerve, TN）卡压一种未被充分认识的病因，可导致劳力性小腿疼痛、感觉异常及功能障碍。五例患者（七条肢体）接受减压联合自体脂肪移植（autologous

  来源：Case Reports in Plastic Surgery and Hand Surgery

  时间：2026-08-21

• 熔丝制造碳纤维增强PETG的拉伸强度实验研究与基于人工神经网络的预测

  熔丝制造（FFF）已成为生产功能性聚合物复合材料构件的重要增材制造技术。通过FFF制造的碳纤维增强聚对苯二甲酸乙二醇酯-共聚-1,4-环己烷二甲醇酯（PETG/CF）的拉伸性能取决于多个打印参数。本研究提出了一个集成的实验与预测框架，用于研究挤出温度、打印速度

  来源：Journal of Manufacturing and Materials Processing

  时间：2026-08-21

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