安妮·科赫 0001
人员信息
附属: 德国斯图加特大学系统理论与自动控制研究所
其他同名人员
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2020年–今天
2023 [j8] 阿姆尔·阿兰瓦尔 , 安妮·科赫 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) , 卡尔·亨利克·约翰逊 :
基于噪声数据的数据驱动可达性分析。 IEEE传输。 自动。 控制。 68 ( 5 ) : 3054-3069 ( 2023 ) 2022 [j7] 帕特里夏·保利 , 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 保罗·科勒 , 弗兰克·奥尔戈尔 :
使用Lipschitz界训练鲁棒神经网络。 IEEE控制。 系统。 莱特。 6 : 121-126 ( 2022 ) [j6] 米尔·沙夫 , 安妮·科赫 , 丹尼尔·泽拉佐 , 弗兰克·奥尔戈尔 :
扩散耦合系统的无模型实用协同控制。 IEEE传输。 自动。 控制。 67 ( 2 ) : 754-766 ( 2022 ) [j5] 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
数据耗散特性的可靠验证。 IEEE传输。 自动。 控制。 67 ( 8 ) : 4248-4255 ( 2022 ) 2021 【j4】 约翰内斯·科勒 , 卢卡斯·施温克尔 , 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 帕特里夏·保利 , 弗兰克·奥尔戈尔 :
新冠肺炎疫情的稳健和最佳预测控制。 每年。 版本控制。 51 : 525-539 ( 2021 ) [j3] 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 约翰内斯·科勒 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
确定最佳投入产出特性:一种数据驱动的方法。 自动。 134 : 109906 ( 2021 ) [注2] 安妮·科赫 , 扬·马克西米利安·蒙滕布鲁克 , 弗兰克·奥尔戈尔 :
数据驱动的输入输出系统属性推断的采样策略。 IEEE传输。 自动。 控制。 66 ( 三 ) : 1144-1159 ( 2021 ) [第11条] 帕特里夏·保利 , 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 保罗·科勒 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
使用Lipschitz界训练鲁棒神经网络。 行政协调会 2021 : 2595-2600 [第10条] Chris Verhoek公司 , 罗兰·托斯 , 苏菲·海瑟特 , 安妮·科赫 :
线性变参数系统数据驱动分析的基本引理。 疾病预防控制中心 2021 : 5040-5046 【c9】 阿姆尔·阿兰瓦尔 , 安妮·科赫 , 弗兰克·奥尔戈尔 , 卡尔·亨利克·约翰逊 :
使用矩阵分区图的数据驱动可达性分析。 L4DC(L4DC) 2021 : 163-175 【c8】 尼尔斯·维勒 , 朱利安·贝贝里奇 , 安妮·科赫 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
基于有限水平耗散的数据驱动控制器设计。 L4DC(L4DC) 2021 : 287-298 【c7】 帕特里夏·保利 , 约翰内斯·科勒 , 朱利安·贝贝里奇 , 安妮·科赫 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
使用神经网络控制器进行无偏置设定点跟踪。 L4DC(L4DC) 2021 : 992-1003 [i13] 尼尔斯·维勒 , 朱利安·贝贝里奇 , 安妮·科赫 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
基于有限水平耗散的数据驱动控制器设计。 CoRR公司 abs/2101.06156 ( 2021 ) [i12] 克里斯·维霍克 , 罗兰·托斯 , 苏菲·海瑟特 , 安妮·科赫 :
线性变参数系统数据驱动分析的基本引理。 CoRR公司 abs/2103.16171 ( 2021 ) [i11] 阿姆尔·阿兰瓦尔 , 安妮·科赫 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) , 卡尔·亨利克·约翰逊 :
从噪声数据进行数据驱动可达性分析。 CoRR公司 abs/2105.07229 ( 2021 ) 2020 【c6】 朱利安·贝贝里奇 , 安妮·科赫 , 卡斯滕·谢勒(Carsten W.Scherer) , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
稳健的数据驱动状态反馈设计。 行政协调会 2020 : 1532-1538 【c5】 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
验证噪声损坏的输入状态数据的耗散特性。 疾病预防控制中心 2020 : 616-621 [i10] 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 约翰内斯·科勒 , 弗兰克·奥尔戈尔 :
确定最佳投入产出特性:一种数据驱动的方法。 CoRR公司 abs/2002.03882 ( 2020 ) [第九章] 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
验证噪声损坏的输入状态数据的耗散特性。 CoRR公司 abs/2004.07270 ( 2020 ) [i8] 帕特里夏·保利 , 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
使用Lipschitz边界训练鲁棒神经网络。 CoRR公司 abs/2005.02929 ( 2020 ) [i7] 约翰内斯·科勒 , 卢卡斯·施温克尔 , 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 帕特里夏·保利 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
对新冠肺炎疫情的稳健和最佳预测控制。 CoRR公司 abs/2005.03580 ( 2020 ) [i6] 安妮·科赫 , 朱利安·贝贝里奇 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
通过数据对耗散特性进行了可靠的验证。 CoRR公司 abs/2006.05974 ( 2020 ) [i5] 阿姆尔·阿兰瓦尔 , 安妮·科赫 , 弗兰克·奥尔戈尔 , 卡尔·亨利克·约翰逊 :
使用矩阵分区图的数据驱动可达性分析。 CoRR公司 abs/2011.08472 ( 2020 ) [i4] 帕特里夏·保利 , 约翰内斯·科勒 , 朱利安·贝贝里奇 , 安妮·科赫 , 弗兰克·奥尔戈尔 :
使用神经网络控制器进行无偏置设定点跟踪。 CoRR公司 abs/2011.14006 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j1] 安妮·罗默 , 朱利安·贝贝里奇 , 约翰内斯·科勒 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
输入输出数据耗散特性的一次性验证。 IEEE控制。 系统。 莱特。 三 ( 三 ) : 709-714 ( 2019 ) 【c4】 安妮·罗默 , 塞巴斯蒂安·特里普 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
通过高斯过程优化对无源性进行数据驱动推断。 ECC公司 2019 : 29-35 [i3] Miel Sharf公司 , 安妮·罗默 , 丹尼尔·泽拉佐 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
扩散耦合系统的无模型实用协同控制。 CoRR公司 abs/1906.05204 ( 2019 ) [i2] 朱利安·贝贝里奇 , 安妮·罗默 , 卡斯滕·谢勒(Carsten W.Scherer) , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
稳健的数据驱动状态反馈设计。 CoRR公司 abs/1909.04314 ( 2019 ) [i1] 安妮·罗默 , 扬·马克西米利安·蒙滕布鲁克 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
数据驱动的输入输出系统属性推断的采样策略。 CoRR公司 abs/1910.08919 ( 2019 ) 2018 【c3】 安妮·罗默 , 扬·马克西米利安·蒙滕布鲁克 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
关于MIMO系统被动性数据驱动推断的抽样策略的一些想法。 行政协调会 2018 : 6094-6100 2017 【c2】 安妮·罗默 , 扬·马克西米利安·蒙滕布鲁克 , 弗兰克·奥尔格(Frank Allgöwer) :
被动性属性数据驱动推断的采样策略。 疾病预防控制中心 2017 : 6389-6394 2016 【c1】 朱莉娅·维诺格拉德斯卡 , 巴斯蒂安·比肖夫 , 杜恩·图昂 , 安妮·罗默 , 亨纳·施密特 , 简·彼得斯 :
高斯过程正态模型控制器的稳定性。 ICML公司 2016 : 545-554
合著者索引
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