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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Chunhua Feng. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Feng, C., & Plamondon, R. (juillet 2016). Periodic and partly periodic oscillation in Hopfield recurrent neural networks with time-varying input and delays [Communication écrite]. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2016), Vancouver, B.C.. Lien externe
Feng, C., & Plamondon, R. (2016). Periodic oscillatory behavior on a four-node neural network model with distributed delay. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 7(2), 185-191. Lien externe
Feng, C., & Plamondon, R. (2012). An Oscillatory Criterion for a Time Delayed Neural Ring Network Model. Neural Networks, 29-30, 70-79. Lien externe
Feng, C., Plamondon, R., & O'Reilly, C. (2011). Analyzing oscillations for an N-node recurrent neural networks model with time delays and general activation functions. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 58(8), 1877-1887. Lien externe
Feng, C., O'Reilly, C., & Plamondon, R. (2011). Permanent oscillations in a 3-node recurrent neural network model. Neurocomputing, 74(1-3), 274-283. Lien externe
Feng, C., Plamondon, R., & O'Reilly, C. (2010). On Some Necessary and Sufficient Conditions for a Recurrent Neural Network Model With Time Delays to Generate Oscillations. IEEE Transactions on Neural Networks, 21(8), 1197-1205. Lien externe
Feng, C., & Plamondon, R. (2007). Existence of oscillations in recurrent neural networks with time delay models. Dynamics of Continuous, Discrete & Impulsive Systems. Series A., 14(S1), 111-118. Non disponible
Feng, C. (2005). The effects of time delays on some models of biological networks [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Accès restreint
Feng, C., & Plamondon, R. (2003). Stability analysis of bidirectional associative memory networks with time delays. IEEE Transactions on Neural Networks, 14(6), 1560-1565. Lien externe
Feng, C., Woch, A., & Plamondon, R. (août 2002). A comparative study of two velocity profile models for rapid stroke analysis [Communication écrite]. 16th International Conference on Pattern Recognition, Québec, Québec. Lien externe
Feng, C., & Plamondon, R. (2001). Terminal attractors in neural network models. Neural, Parallel & Scientific Computations, 9(1), 49-57. Lien externe
Plamondon, R., Feng, C., & Djioua, M. (2008). The convergence of a neuromuscular impulse response towards a lognormal, from theory to practice. (Rapport technique n° EPM-RT-2008-08). Disponible
Plamondon, R., Feng, C., & Woch, A. (2003). A kinematic theory of rapid human movement. Part IV. A formal mathematical proof and new insights. Biological Cybernetics, 89(2), 126-138. Lien externe
Plamondon, R., Feng, C., & Woch, A. (2001). A kinematic theory of rapid human movements : part IV : a formal mathematical proof and new insights. (Rapport technique n° EPM-RT-2001-05). Accès restreint
