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Zhu, Jian Min, Peng Du et Ting Ting Fu. « Research for RBF Neural Networks Modeling Accuracy of Determining the Basis Function Center Based on Clustering Methods ». Advanced Materials Research 317-319 (août 2011) : 1529–36. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.317-319.1529.
Texte intégralLuan, Tiantian, Mingxiao Sun, Guoqing Xia et Daidai Chen. « Evaluation for Sortie Generation Capacity of the Carrier Aircraft Based on the Variable Structure RBF Neural Network with the Fast Learning Rate ». Complexity 2018 (22 octobre 2018) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2018/6950124.
Texte intégralYakovyna, V. S. « Software failures prediction using RBF neural network ». Odes’kyi Politechnichnyi Universytet. Pratsi, no 2 (15 juin 2015) : 111–18. http://dx.doi.org/10.15276/opu.2.46.2015.20.
Texte intégralWen, Hui, Tao Yan, Zhiqiang Liu et Deli Chen. « Integrated neural network model with pre-RBF kernels ». Science Progress 104, no 3 (juillet 2021) : 003685042110261. http://dx.doi.org/10.1177/00368504211026111.
Texte intégralLiu, Yunbing. « Research on Nonlinear Time Series Processing Method for Automatic Building Construction Management ». Journal of Control Science and Engineering 2022 (30 juin 2022) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7025223.
Texte intégralYu, Fa Hong, Mei Jia Chen et Wei Zhi Liao. « A Novel Learning Evaluation Method Based on RBF Neural Network ». Applied Mechanics and Materials 385-386 (août 2013) : 1697–700. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.385-386.1697.
Texte intégralLi, Hui Jun, et Li Zhang. « Prediction of Tensile Strength Based on RBF Neural Network ». Advanced Materials Research 476-478 (février 2012) : 1309–12. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.476-478.1309.
Texte intégralLiu, Dong Dong. « A Method about Load Distribution of Rolling Mills Based on RBF Neural Network ». Advanced Materials Research 279 (juillet 2011) : 418–22. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.279.418.
Texte intégralTsoulos, Ioannis G., Alexandros Tzallas et Evangelos Karvounis. « A Two-Phase Evolutionary Method to Train RBF Networks ». Applied Sciences 12, no 5 (25 février 2022) : 2439. http://dx.doi.org/10.3390/app12052439.
Texte intégralYu, Ying. « GDP Economic Forecasting Model Based on Improved RBF Neural Network ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (9 septembre 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7630268.
Texte intégralSchmitt, Michael. « Descartes' Rule of Signs for Radial Basis Function Neural Networks ». Neural Computation 14, no 12 (1 décembre 2002) : 2997–3011. http://dx.doi.org/10.1162/089976602760805386.
Texte intégralShymkovych, Volodymyr, Sergii Telenyk et Petro Kravets. « Hardware implementation of radial-basis neural networks with Gaussian activation functions on FPGA ». Neural Computing and Applications 33, no 15 (13 mars 2021) : 9467–79. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-021-05706-3.
Texte intégralMa, Lili, Jiangping Liu et Jidong Luo. « Method of Wireless Sensor Network Data Fusion ». International Journal of Online Engineering (iJOE) 13, no 09 (22 septembre 2017) : 114. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v13i09.7589.
Texte intégralLiu, Li Long, Jun Yu Li, Chen Hui Cai et Guo Biao Lin. « Research on the GPS Elevation Fitting with RBF Neural Network Model Considering Effects of Sample Data Preprocessing ». Applied Mechanics and Materials 568-570 (juin 2014) : 817–21. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.568-570.817.
Texte intégralSheng, Zhong Biao, et Xiao Rong Tong. « The Application of RBF Neural Networks in Curve Fitting ». Advanced Materials Research 490-495 (mars 2012) : 688–92. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.490-495.688.
Texte intégralGan, Xu Sheng, et Hai Long Gao. « Research on Learning Algorithm of RBF Neural Network Based on Extended Kalman Filter ». Advanced Materials Research 989-994 (juillet 2014) : 2705–8. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.989-994.2705.
Texte intégralBahita, Mohamed, et Khaled Belarbi. « Neural feedback linearization adaptive control for affine nonlinear systems based on neural network estimator ». Serbian Journal of Electrical Engineering 8, no 3 (2011) : 307–23. http://dx.doi.org/10.2298/sjee1103307b.
Texte intégralSu, Hong Sheng. « Stream Turbine Vibration Fault Diagnosis ». Applied Mechanics and Materials 340 (juillet 2013) : 90–94. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.340.90.
Texte intégralChen, Tongqing, Lei Wang, Xijuan Jiang, Yubin Wang et Kai Yan. « Finite Element Model Modification of Arch Bridge Based on Radial Basis Function Neural Network ». E3S Web of Conferences 136 (2019) : 04033. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/201913604033.
Texte intégralZeng, Qing Wei, Zhi Hai Xu et Geng Sheng Deng. « Study on Dynamic Load Balance Method Based on Genetic Algorithm and RBF Neural Network ». Advanced Materials Research 108-111 (mai 2010) : 207–10. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.108-111.207.
Texte intégralTang, Xiaowei, Bing Xu et Zichen Xu. « Reactor Temperature Prediction Method Based on CPSO-RBF-BP Neural Network ». Applied Sciences 13, no 5 (2 mars 2023) : 3230. http://dx.doi.org/10.3390/app13053230.
Texte intégral张, 轶. « Option Pricing with BP Neural Network and RBF Neural Network ». Statistical and Application 02, no 04 (2013) : 119–26. http://dx.doi.org/10.12677/sa.2013.24018.
Texte intégralLeow, Shoun Ying, Keem Siah Yap et Shen Yuong Wong. « Harmonic current classification using hybrid FAM-RBF neural network ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 18, no 3 (1 juin 2020) : 1551. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v18.i3.pp1551-1558.
Texte intégralLv, Bailin, et Yizhang Jiang. « Prediction of Short-Term Stock Price Trend Based on Multiview RBF Neural Network ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (28 novembre 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8495288.
Texte intégralWang, Wu, et Zheng Yin Zhao. « Application of Adaptive RBF-SMC for Electro-Hydraulic Position Servo System ». Advanced Materials Research 463-464 (février 2012) : 1440–44. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.463-464.1440.
Texte intégralXiao, Lijun, et Yan Luo. « The Application of RBF Neural Network Model Based on Deep Learning for Flower Pattern Design in Art Teaching ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (13 juin 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4206857.
Texte intégralLee, N. K., et D. Wang. « Realization of Generalized RBF Network ». Journal of IT in Asia 1, no 1 (21 juillet 2017) : 1–16. http://dx.doi.org/10.33736/jita.400.2005.
Texte intégralWu, Hong Qi, et Xiao Bin Li. « Research on Intelligent Diagnosis Technology of Transformer Fault ». Applied Mechanics and Materials 385-386 (août 2013) : 589–92. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.385-386.589.
Texte intégralDawson, C. W., C. Harpham, R. L. Wilby et Y. Chen. « Evaluation of artificial neural network techniques for flow forecasting in the River Yangtze, China ». Hydrology and Earth System Sciences 6, no 4 (31 août 2002) : 619–26. http://dx.doi.org/10.5194/hess-6-619-2002.
Texte intégralXie, Xiao Zhu, et Xing Lai Guan. « A Novel Control Scheme Based on Improved RBF Neural Network ». Applied Mechanics and Materials 182-183 (juin 2012) : 1313–17. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.182-183.1313.
Texte intégralHu, Peitao, et Liu Changliang. « Soft-sensing of NOx content in power Station based on BP Neural Network, RBF Neural Network and PCA-RBF Neural Network ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 392, no 6 (3 août 2018) : 062180. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/392/6/062180.
Texte intégralDing, Shuo, Xiao Heng Chang et Qing Hui Wu. « Fault Diagnosis of Induction Motors Based on RBF Neural Network ». Applied Mechanics and Materials 462-463 (novembre 2013) : 85–88. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.462-463.85.
Texte intégralYu, Cheng Bo, Jun Tan, Lei Yu et Yin Li Tian. « A Finger Vein Recognition Method Based on PCA-RBF Neural Network ». Applied Mechanics and Materials 325-326 (juin 2013) : 1653–58. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.325-326.1653.
Texte intégralLiu, Wei, Feifan Wang, Xiawei Yang et Wenya Li. « Upset Prediction in Friction Welding Using Radial Basis Function Neural Network ». Advances in Materials Science and Engineering 2013 (2013) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2013/196382.
Texte intégralLiu, Xi Mei, Xiao Hui Yao, Qian Zhao et Hong Mi Guo. « Application of RBF Neural Network in Fault Diagnosis for Transmission Gear ». Advanced Materials Research 433-440 (janvier 2012) : 7563–68. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.433-440.7563.
Texte intégralYu, Meixia, Xiaoping Zheng et Chuanhui Zhao. « Research on the Prediction Method of Clock Tester Calibration Data Based on Radial Basis Function Neural Network ». Electronics 12, no 22 (17 novembre 2023) : 4677. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12224677.
Texte intégralHuang, Yifan, Ziwei Xiong, Yubin Zhao, Wei Wang et Xingming Xu. « Mid-long-term prediction of electrical load based on particle swarm optimization and RBF neural network ». Journal of Physics : Conference Series 2355, no 1 (1 octobre 2022) : 012049. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2355/1/012049.
Texte intégralYin, Rongwang, Qingyu Li, Peichao Li et Detang Lu. « Parameter Identification of Multistage Fracturing Horizontal Well Based on PSO-RBF Neural Network ». Scientific Programming 2020 (3 juillet 2020) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6810903.
Texte intégralLi, Yong Wei, Zhi Gang Ye et Chao Chao Huo. « The Method Research of Grey Neural Network Control Based on Data ». Applied Mechanics and Materials 602-605 (août 2014) : 1131–34. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.602-605.1131.
Texte intégralSoper, Daniel S. « Using an Opportunity Matrix to Select Centers for RBF Neural Networks ». Algorithms 16, no 10 (23 septembre 2023) : 455. http://dx.doi.org/10.3390/a16100455.
Texte intégralTan, Yun Liang, et Ze Zhang. « A RBF Neural Network Approach for Fitting Creep Curve of Sandstone ». Advanced Materials Research 171-172 (décembre 2010) : 274–77. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.171-172.274.
Texte intégralZhang, Meifeng, Yongxin Li, Jianwen Cai, Fuhao Chen et Xin Miao. « Research on fault diagnosis of diesel engine based on PCA-RBF neural network ». Modern Physics Letters B 32, no 34n36 (30 décembre 2018) : 1840099. http://dx.doi.org/10.1142/s0217984918400997.
Texte intégralFang, Yu, Zheng Wei Chang, Hao Wu et Xian Feng Tang. « Identification the Faulty Components in Power Networks Based on Wide Area Information and RBF Neural Network ». Applied Mechanics and Materials 568-570 (juin 2014) : 842–47. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.568-570.842.
Texte intégralYang, Yongkang, Qiaoyi Du, Chenlong Wang et Yu Bai. « Research on the Method of Methane Emission Prediction Using Improved Grey Radial Basis Function Neural Network Model ». Energies 13, no 22 (21 novembre 2020) : 6112. http://dx.doi.org/10.3390/en13226112.
Texte intégralYang, Qin, Zhaofa Ye, Xuzheng Li, Daozhu Wei, Shunhua Chen et Zhirui Li. « Prediction of Flight Status of Logistics UAVs Based on an Information Entropy Radial Basis Function Neural Network ». Sensors 21, no 11 (24 mai 2021) : 3651. http://dx.doi.org/10.3390/s21113651.
Texte intégralZhang, Liu. « Research of Automotive Glass Fog System Based on RBF Neural Network ». Advanced Materials Research 588-589 (novembre 2012) : 1441–45. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.588-589.1441.
Texte intégralChen, Dong. « Evaluation Model of Physical Education Effect : On the Application of Radial Basis Function-Particle Swarm Optimization Neural Network (RBFNN-PSO) ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (30 juillet 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6819493.
Texte intégralChang, Wen Yeau. « State of Charge Estimation for LFP Battery Using the Hybrid Method ». Applied Mechanics and Materials 431 (octobre 2013) : 221–25. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.431.221.
Texte intégralNedbalek, Jakub. « Rbf Neural Networks for Function Approximation in Dynamic Modelling ». Journal of Konbin 8, no 1 (1 janvier 2008) : 223–32. http://dx.doi.org/10.2478/v10040-008-0115-6.
Texte intégralWilkins, M. F., Lynne Boddy, C. W. Morris et R. R. Jonker. « Identification of Phytoplankton from Flow Cytometry Data by Using Radial Basis Function Neural Networks ». Applied and Environmental Microbiology 65, no 10 (1 octobre 1999) : 4404–10. http://dx.doi.org/10.1128/aem.65.10.4404-4410.1999.
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