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Radial Basis Function Networks 2: New Advances in Design. Studies in Fuzziness and Soft Computing: Volume 67
Da: Peter L. Masi - books, MONTAGUE, MA, U.S.A.
Membro dell'associazione: SNEAB
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 30,74
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Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Used - Very Good. Physica-Verlag, Heidelberg, copyright 2001. xix, 360 pages. Illustrated. 9.5 x 6.5", hardcover, no dj. No dj, clean, tight, very good/none.
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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.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 21,96
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Radial Basis Function Networks 1
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 47,72
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Radial Basis Function Networks 2: New Advances in Design
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 52,53
Convertire valutaEUR 13,85 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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FULLY TUNED RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS FOR FLIGHT CONTROL
Da: Basi6 International, Irving, TX, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 80,52
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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
Condizione: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher.
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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
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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.
