适应噪声环境的解释学习算法

机译：非高斯噪声环境的自适应算法：阶次统计最小均方算法

机译：脉冲噪声环境下自适应系统辨识的鲁棒稀疏归一化LMAT算法

机译：脉冲噪声环境下的符号归一化Hammerstein样条自适应滤波算法

机译：一种新的递归算法，用于估算冲动噪声环境中的自适应函数系数自适应（远程）模型

机译：生成固定：简单重组遗传算法自适应能力的统一解释

机译：解释可解释的AI和自主自适应智能的路径：深度学习自适应共鸣和感知情感和行动的模型

机译：一种新的自适应状态检测器基于脉冲干扰的高斯噪声环境的基于自适应状态检测器的后滤波激活控制算法

机译：噪声环境下连续值映射的神经形态学习：在实时自适应控制中的应用

机译：使用可解释的人工智能来警告潜在风险情况来提供功能安全的学习方法和设备，以可解释的人工智能验证自动驾驶网络的检测过程，并使用它们。 Sting方法和测试装置{用于通过使用可解释的AI来提供关于潜在危险情况的警告驱动器提供功能安全的学习方法和学习设备，该方法验证自动驾驶网络的检测过程，以及使用相同的测试方法和测试设备}

机译：培训或使用一组可解释的机器学习建模算法，用于预测事件的时间

机译：培训基于树的机器学习建模算法，用于预测输出和产生解释性数据