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Neural Networks for Temporal Processing
Miyata, Y. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.372
Motor Control Based on Internal Models and Representations
Uno, Y. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.378
A Neural Network for Adaptive Learning with Mechanism of Forgetting
Sugai, Y. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.384
Suboptimal Control for a Nonlinear System Using Neural Networks
Kinjo, H. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.394
Maeda, Y. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.402
Gain Adjustment of I-PD Control System Using Neural Network
Endo, K. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.409
Fukao, T. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.417
Voltage and Reactive Power Control using Recurrent Neural Networks
Kojima, Y. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.424
Running Load Torque Control for Electric Vehicle Testing System by Neural Networks
Matsumura, S. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.430
Kawachi, M. ELECTRONICS, INFORMATION & SYSTEMS SOCIETY 1993 p.440
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.