摘要
X.Chen、E.ábrahám和S.Sankaranarayanan。 2013.Flow*：非线性混合系统分析仪。 在 程序。 CAV’13（LNCS）， 第8044卷。 施普林格，258-263。 谷歌学者 
Souradeep Dutta、Susmit Jha、Sriram Sankaranarayanan和Ashish Tiwari。 深度前馈神经网络的输出范围分析。 2018年NFM（即将发布），参考。 https://arxiv.org/pdf/1709.09130.pdf。 谷歌学者 Souradeep Dutta、Susmit Jha、Sriram Sankaranarayanan和Ashish Tiwari，2018年。 使用前馈神经网络的反馈控制系统的学习和验证。 IFAC在线论文 51, 16 (2018), 151 -- 156. 2018年第六届IFAC混合动力系统ADHS分析与设计会议。 谷歌学者 交叉引用 
吕迪格·埃勒斯。 2017.分段线性前馈神经网络的正式验证。 在 ATVA（计算机科学讲稿）， 第10482卷。 施普林格，269--286。 谷歌学者 盖伊·卡茨（Guy Katz）、克拉克·巴雷特（Clark Barrett）、大卫·迪尔（David L.Dill）、凯尔·朱利安（Kyle Julian）和米克尔·J·科钦德费尔（Mykel J.Kochenderfer）。 2017 Reluplex：用于验证深层神经网络的高效SMT求解器。 施普林格国际出版社，查姆，97-117。 谷歌学者
建议
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