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Radial Basis Function Neural Networks With Sequential Learning, Progress In Neural Processing
Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 1999
ISBN 10: 9810237715 ISBN 13: 9789810237714
Lingua: Inglese
EUR 36,20
Convertire valutaEUR 6,90 per la spedizione da Germania a ItaliaQuantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: Sehr gut. Zustand: Sehr gut - Gepflegter, sauberer Zustand. | Seiten: 232 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher.
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Radial Basis Function Networks 1
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Radial Basis Function Networks 2
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Radial Basis Function Networks 2: New Advances in Design
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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EUR 55,92
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FULLY TUNED RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS FOR FLIGHT CONTROL
Da: Basi6 International, Irving, TX, U.S.A.
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RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS WITH SEQUENTIAL LEARNING, PROGRESS IN NEURAL PROCESSING (Progress in Neural Processing, 11)
Editore: World Scientific Pub Co Inc, 1715
Da: suffolkbooks, Center moriches, NY, U.S.A.
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Aggiungi al carrellohardcover. Condizione: Very Good. Fast Shipping - Safe and Secure 7 days a week!
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Regularized Radial Basis Function Networks: Theory and Applications
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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EUR 164,38
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EUR 162,91
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: 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)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 170,64
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Radial Basis Function Networks 1: Recent Developments in Theory and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 173,20
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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
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013
ISBN 10: 365950615X ISBN 13: 9783659506154
Lingua: Inglese
EUR 76,90
Convertire valutaEUR 14,99 per la spedizione da Germania a ItaliaQuantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: 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.
