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Hu, Shan-Feng, Hong-Bin Zhu et Lei Zhao. « Radial basis function and its application in tourism management ». Modern Physics Letters B 32, no 12n13 (10 mai 2018) : 1840054. http://dx.doi.org/10.1142/s0217984918400547.
Texte intégralWu, Yue, Hui Wang, Biaobiao Zhang et K. L. Du. « Using Radial Basis Function Networks for Function Approximation and Classification ». ISRN Applied Mathematics 2012 (6 mars 2012) : 1–34. http://dx.doi.org/10.5402/2012/324194.
Texte intégralHolmes, C. C., et B. K. Mallick. « Bayesian Radial Basis Functions of Variable Dimension ». Neural Computation 10, no 5 (1 juillet 1998) : 1217–33. http://dx.doi.org/10.1162/089976698300017421.
Texte intégralShao, Changpeng. « Quantum speedup of training radial basis function networks ». Quantum Information and Computation 19, no 7&8 (juin 2019) : 609–25. http://dx.doi.org/10.26421/qic19.7-8-6.
Texte intégralEl Shafie, Amr H., A. El-Shafie, A. Almukhtar, Mohd R. Taha, Hasan G. El Mazoghi et A. Shehata. « Radial basis function neural networks for reliably forecasting rainfall ». Journal of Water and Climate Change 3, no 2 (1 juin 2012) : 125–38. http://dx.doi.org/10.2166/wcc.2012.017.
Texte intégralLin, W., M. H. Wu et S. Duan. « Engine Test Data Modelling by Evolutionary Radial Basis Function Networks ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D : Journal of Automobile Engineering 217, no 6 (1 juin 2003) : 489–97. http://dx.doi.org/10.1243/095440703766518113.
Texte intégralPark, Byungkyu, Carroll J. Messer et Thomas Urbanik. « Short-Term Freeway Traffic Volume Forecasting Using Radial Basis Function Neural Network ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 1651, no 1 (janvier 1998) : 39–47. http://dx.doi.org/10.3141/1651-06.
Texte intégralYang, Qing Wei, Nai Chao Wang et Ma Lin. « Application of Radial Basis Function Neural Network to Support Concept Evaluation ». Advanced Materials Research 472-475 (février 2012) : 1926–31. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.472-475.1926.
Texte intégralKu, Cheng-Yu, Chih-Yu Liu et Frank T. C. Tsai. « A Novel Radial Basis Function Approach for Infiltration-Induced Landslides in Unsaturated Soils ». Water 14, no 7 (25 mars 2022) : 1036. http://dx.doi.org/10.3390/w14071036.
Texte intégralChen, Gan. « Multimedia Security Situation Prediction Based on Optimization of Radial Basis Function Neural Network Algorithm ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (8 avril 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6314262.
Texte intégralNik, Amirhossein, et Jawad Faiz. « Optimization of synchronous reluctance motor based on radial basis network ». Serbian Journal of Electrical Engineering 17, no 2 (2020) : 223–34. http://dx.doi.org/10.2298/sjee2002223n.
Texte intégralDu, H., L. Zhang et X. Shi. « Reconstructing cylinder pressure from vibration signals based on radial basis function networks ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D : Journal of Automobile Engineering 215, no 6 (1 juin 2001) : 761–67. http://dx.doi.org/10.1243/0954407011528338.
Texte intégralNUNES DE CASTRO, LEANDRO, et FERNANDO J. VON ZUBEN. « AUTOMATIC DETERMINATION OF RADIAL BASIS FUNCTIONS : AN IMMUNITY-BASED APPROACH ». International Journal of Neural Systems 11, no 06 (décembre 2001) : 523–35. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065701000941.
Texte intégralLONG, NANYE, DANIEL GIANOLA, GUILHERME J. M. ROSA, KENT A. WEIGEL, ANDREAS KRANIS et OSCAR GONZÁLEZ-RECIO. « Radial basis function regression methods for predicting quantitative traits using SNP markers ». Genetics Research 92, no 3 (juin 2010) : 209–25. http://dx.doi.org/10.1017/s0016672310000157.
Texte intégralTroy, Troy, et Pranowo Pranowo. « Transformasi Ruang 2D Ke 3D Pada Animasi Wajah Berbasis Data Marker Menggunakan Radial Basis Function ». Journal of Animation & ; Games Studies 2, no 2 (18 décembre 2016) : 229. http://dx.doi.org/10.24821/jags.v2i2.1422.
Texte intégralZhang, Bi, Jia Yang Wang et Su Lan Zhang. « A New PSO-RBF Model for Groundwater Quality Assessment ». Advanced Materials Research 463-464 (février 2012) : 922–25. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.463-464.922.
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 intégralZhang, Hong, Zhi Guo Lei, Jian Guo et Zhao Yu Pian. « Short Term Load Forecasting Based on Improved RBF Neural Network ». Advanced Materials Research 860-863 (décembre 2013) : 2610–13. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.860-863.2610.
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 intégralLiu, Rui Fang. « Wind Power Generation Prediction by Particle Swarm Optimization Algorithm and RBF Neural Network ». Advanced Materials Research 433-440 (janvier 2012) : 2099–102. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.433-440.2099.
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 intégralTomczyk, Krzysztof, Marcin Piekarczyk et Grzegorz Sokal. « Radial Basis Functions Intended to Determine the Upper Bound of Absolute Dynamic Error at the Output of Voltage-Mode Accelerometers ». Sensors 19, no 19 (25 septembre 2019) : 4154. http://dx.doi.org/10.3390/s19194154.
Texte intégralZhang, Huan, Menghong Yu et Wei Yuan. « Cutting Process Model Design of Cutter Suction Dredger Based on Auto Regressive eXogenous and Radial Basis Function model ». Journal of Physics : Conference Series 2137, no 1 (1 décembre 2021) : 012064. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2137/1/012064.
Texte intégralHUANG, JEFFREY, et HARRY WECHSLER. « EYE DETECTION USING OPTIMAL WAVELET PACKETS AND RADIAL BASIS FUNCTIONS (RBFs) ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 13, no 07 (novembre 1999) : 1009–25. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001499000562.
Texte intégralKarsh, P. K., R. R. Kumar et S. Dey. « Radial Basis Function-Based Stochastic Natural Frequencies Analysis of Functionally Graded Plates ». International Journal of Computational Methods 17, no 09 (7 août 2019) : 1950061. http://dx.doi.org/10.1142/s0219876219500610.
Texte intégralWang, Hong Xiang, et Wen Xian Guo. « Upgrading Water Distribution System Based on GA-RBF Neural Network Model ». Advanced Materials Research 267 (juin 2011) : 605–8. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.267.605.
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 intégralYu, Jian Li, et Rui Fang Zhou. « Process Monitoring and Adjustment Based on Optimal RBF Network ». Applied Mechanics and Materials 336-338 (juillet 2013) : 1286–91. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.336-338.1286.
Texte intégralFeng, Baiwei, Chengsheng Zhan, Zuyuan Liu, Xide Cheng et Haichao Chang. « Application of Basis Functions for Hull Form Surface Modification ». Journal of Marine Science and Engineering 9, no 9 (14 septembre 2021) : 1005. http://dx.doi.org/10.3390/jmse9091005.
Texte intégralSun, Xiao, Shi Fan Qiao et Ji Ren Xie. « The Study of Precipitation Forecast Model on EMD-RBF Neural Network - A Case Study on Northeast China ». Applied Mechanics and Materials 641-642 (septembre 2014) : 119–22. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.641-642.119.
Texte intégralDuan, Ping, Yehua Sheng, Siyang Zhang, Haiyang Lv et Jia Li. « DEM Reconstruction Based on Adaptive Local RBF ». Open Civil Engineering Journal 8, no 1 (29 septembre 2014) : 232–36. http://dx.doi.org/10.2174/1874149501408010232.
Texte intégralLi, Zhen, Jianping Hao et Cuijuan Gao. « Equipment Maintenance Support Effectiveness Evaluation Based on Improved Generative Adversarial Network and Radial Basis Function Network ». Complexity 2021 (8 novembre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1332242.
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 intégralTolu, Silvia, Mauricio Vanegas, Rodrigo Agís, Richard Carrillo et Antonio Cañas. « Dynamics Model Abstraction Scheme Using Radial Basis Functions ». Journal of Control Science and Engineering 2012 (2012) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2012/761019.
Texte intégralSanwale, Jitu, et Dhan Jeet Singh. « Aerodynamic Parameters Estimation Using Radial Basis Function Neural Partial Differentiation Method ». Defence Science Journal 68, no 3 (16 avril 2018) : 241. http://dx.doi.org/10.14429/dsj.68.11843.
Texte intégralAhmed, Kamal, Shamsuddin Shahid et Sobri Harun. « Statistical Downscaling of Rainfall in an Arid Coastal Region : A Radial Basis Function Neural Network Approach ». Applied Mechanics and Materials 735 (février 2015) : 190–94. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.735.190.
Texte intégralLi, Yue, Xiaoquan Chu, Zetian Fu, Jianying Feng et Weisong Mu. « Shelf life prediction model of postharvest table grape using optimized radial basis function (RBF) neural network ». British Food Journal 121, no 11 (24 octobre 2019) : 2919–36. http://dx.doi.org/10.1108/bfj-03-2019-0183.
Texte intégralSujatmiko, Bagus Sayekti, Hermawan Andika et Timothy John Pattiasina. « Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Untuk Mengukur Efektivitas Produksi Berdasarkan Permintaan Pelanggan Dengan Metode Radial Basis Function ». Teknika 5, no 1 (9 mars 2017) : 38–42. http://dx.doi.org/10.34148/teknika.v5i1.50.
Texte intégralAlabi, I. O., et R. G. Jimoh. « Financial Fraud Detection using Radial Basis Network ». Circulation in Computer Science 3, no 1 (25 janvier 2018) : 10–21. http://dx.doi.org/10.22632/ccs-2017-252-71.
Texte intégralLiu, Jichao, Cheng Wang, Peiyu Zhang, Min Gui, Lijia Tong et Bin Li. « Study on the Nondestructive Measurement of Aluminized Thickness Based on Radial Basis Function Neural Network by X-ray Fluorescence ». Coatings 10, no 8 (1 août 2020) : 754. http://dx.doi.org/10.3390/coatings10080754.
Texte intégralAbakar, Khalid AA, et Chongwen Yu. « The Spinning Quality Control Management Based on Decision Making by Data Mining Techniques ». International Journal of Emerging Research in Management and Technology 7, no 1 (11 juin 2018) : 72. http://dx.doi.org/10.23956/ijermt.v7i1.25.
Texte intégralHe, Bin. « Developing a leap-frog meshless methods with radial basis functions for modeling of electromagnetic concentrator ». AIMS Mathematics 7, no 9 (2022) : 17133–49. http://dx.doi.org/10.3934/math.2022943.
Texte intégralKalita, Kanak, Shankar Chakraborty, S. Madhu, Manickam Ramachandran et Xiao-Zhi Gao. « Performance Analysis of Radial Basis Function Metamodels for Predictive Modelling of Laminated Composites ». Materials 14, no 12 (15 juin 2021) : 3306. http://dx.doi.org/10.3390/ma14123306.
Texte intégralFlyer, Natasha, et Grady B. Wright. « A radial basis function method for the shallow water equations on a sphere ». Proceedings of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 465, no 2106 (avril 2009) : 1949–76. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2009.0033.
Texte intégralYavari, H., P. Pahlavani et B. Bigdeli. « LANDSLIDE HAZARD MAPPING USING A RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK MODEL : A CASE STUDY IN SEMIROM, ISFAHAN, IRAN ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-4/W18 (19 octobre 2019) : 1085–90. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-4-w18-1085-2019.
Texte intégralYao, Jing, Yuanhao Chen, Siyuan Yang, Yuhui Wang, Tao Li, Bo Zhu, Guanyin Cheng et Xueqin Liu. « A hybrid model with dual channel feature processing for short-term photovoltaic power prediction ». Journal of Physics : Conference Series 2247, no 1 (1 avril 2022) : 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2247/1/012002.
Texte intégralHage Hassan, Maya, Ghislain Remy, Guillaume Krebs et Claude Marchand. « Radial output space mapping for electromechanical systems design ». COMPEL : The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering 33, no 3 (29 avril 2014) : 965–75. http://dx.doi.org/10.1108/compel-05-2013-0192.
Texte intégralEbtehaj, Isa, Hossein Bonakdari et Amir Hossein Zaji. « An expert system with radial basis function neural network based on decision trees for predicting sediment transport in sewers ». Water Science and Technology 74, no 1 (22 avril 2016) : 176–83. http://dx.doi.org/10.2166/wst.2016.174.
Texte intégralLu, Jinna, Hongping Hu et Yanping Bai. « Radial Basis Function Neural Network Based on an Improved Exponential Decreasing Inertia Weight-Particle Swarm Optimization Algorithm for AQI Prediction ». Abstract and Applied Analysis 2014 (2014) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2014/178313.
Texte intégralSun, Binbin, Tiezhu Zhang, Wenqing Ge, Cao Tan et Song Gao. « Driving energy management of front-and-rear-motor-drive electric vehicle based on hybrid radial basis function ». Archives of Transport 49, no 1 (31 mars 2019) : 47–58. http://dx.doi.org/10.5604/01.3001.0013.2775.
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