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Radial Basis Function Neural Networks With Sequential Learning, Progress In Neural Processing
Publicado por World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 1999
ISBN 10: 9810237715 ISBN 13: 9789810237714
Idioma: Inglés
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Radial Basis Function Networks 1
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Radial Basis Function Networks 2: New Advances in Design
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS WITH SEQUENTIAL LEARNING, PROGRESS IN NEURAL PROCESSING (Progress in Neural Processing, 11)
Publicado por World Scientific Pub Co Inc, 1715
Librería: suffolkbooks, Center moriches, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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FULLY TUNED RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS FOR FLIGHT CONTROL
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 78,87
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Regularized Radial Basis Function Networks: Theory and Applications
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Fully Tuned Radial Basis Function Neural Networks for Flight Control
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 162,91
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Fully Tuned Radial Basis Function Neural Networks for Flight Control presents the use of the Radial Basis Function (RBF) neural networks for adaptive control of nonlinear systems with emphasis on flight control applications. A Lyapunov synthesis approach is used to derive the tuning rules for the RBF controller parameters in order to guarantee the stability of the closed loop system. Unlike previous methods that tune only the weights of the RBF network, this book presents the derivation of the tuning law for tuning the centers, widths, and weights of the RBF network, and compares the results with existing algorithms. It also includes a detailed review of system identification, including indirect and direct adaptive control of nonlinear systems using neural networks. Fully Tuned Radial Basis Function Neural Networks for Flight Control is an excellent resource for professionals using neural adaptive controllers for flight control applications.
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Radial Basis Function Networks 2: New Advances in Design (Studies in Fuzziness and Soft Computing)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 170,64
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Radial Basis Function Networks 1: Recent Developments in Theory and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 173,20
Convertir monedaEUR 4,74 gastos de envío desde Reino Unido a EspañaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Data mining for performance of vegetative filter strips : A comparison between prediction models : artificial neural networks (back propagation & radial basis function) vs. GRAPH
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013
ISBN 10: 365950615X ISBN 13: 9783659506154
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,90
Convertir monedaEUR 11,99 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The vegetative filter strips (VFS) are a best management practice. For quantifying the movement & amount of sediments & nutrients, the performance of VFS has to be modeled. Data available from the literature & recent experiments were used. Artificial runoff was created. Flow samples were analysed for concentrations for total suspended solids, total phosphorus & soluble phosphorus, & particle size distribution. Input-output data sets were used to train & test a multi-layered perceptron using back propagation (BP) algorithm & a radial basis function neural network using fuzzy c-means clustering algorithm. Sensitivity tests were done for finding optimum architectures of neural networks. The statistical analysis & comparisons between predicted & observed values for the three models showed that a BP network with 15 hidden units can model the performance of VFS efficiently, including the trapping of soluble P. They could predict the outputs, even without the particle size distribution. ANN'S have to be trained before being used to predict the outputs. GRAPH is mobile & could be successfully used for verification, since it takes into account the physical processes going on.
