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Editorial for the Special Issue on Learning‐based Adaptive Control: Theory and Applications
Mouhacine Benosman wiley 2019 p.225-227
Hybrid online learning control in networked multiagent systems: A survey
Jorge I. Poveda wiley 2019 p.228-261
Open‐loop Stackelberg learning solution for hierarchical control problems
Kyriakos G. Vamvoudakis wiley 2019 p.285-299
Output‐feedback H∞ quadratic tracking control of linear systems using reinforcement learning
Rohollah Moghadam wiley 2019 p.300-314
A set‐based model‐free reinforcement learning design technique for nonlinear systems
Martin Guay wiley 2019 p.315-334
Learning‐based iterative modular adaptive control for nonlinear systems
Mouhacine Benosman wiley 2019 p.335-355
Mengzhe Huang wiley 2019 p.356-370
M.F. Heertjes wiley 2019 p.371-387
Karime Pereida wiley 2019 p.388-409
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.