Дисертації з теми "Radial basis function (RBF) model"
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LACERDA, Estefane George Macedo de. "Model Selection of RBF Networks Via Genetic Algorithms." Universidade Federal de Pernambuco, 2003. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1845.
Повний текст джерелаUm dos principais obstáculos para o uso em larga escala das Redes Neurais é a dificuldade de definir valores para seus parâmetros ajustáveis. Este trabalho discute como as Redes Neurais de Funções Base Radial (ou simplesmente Redes RBF) podem ter seus parâmetros ajustáveis definidos por algoritmos genéticos (AGs). Para atingir este objetivo, primeiramente é apresentado uma visão abrangente dos problemas envolvidos e as diferentes abordagens utilizadas para otimizar geneticamente as Redes RBF. É também proposto um algoritmo genético para Redes RBF com codificação genética não redundante baseada em métodos de clusterização. Em seguida, este trabalho aborda o problema de encontrar os parâmetros ajustáveis de um algoritmo de aprendizagem via AGs. Este problema é também conhecido como o problema de seleção de modelos. Algumas técnicas de seleção de modelos (e.g., validação cruzada e bootstrap) são usadas como funções objetivo do AG. O AG é modificado para adaptar-se a este problema por meio de heurísticas tais como narvalha de Occam e growing entre outras. Algumas modificações exploram características do AG, como por exemplo, a abilidade para resolver problemas de otimização multiobjetiva e manipular funções objetivo com ruído. Experimentos usando um problema benchmark são realizados e os resultados alcançados, usando o AG proposto, são comparados com aqueles alcançados por outras abordagens. As técnicas propostas são genéricas e podem também ser aplicadas a um largo conjunto de algoritmos de aprendizagem
Amouzgar, Kaveh. "Metamodel based multi-objective optimization." Licentiate thesis, Tekniska Högskolan, Högskolan i Jönköping, JTH. Forskningsmiljö Produktutveckling - Simulering och optimering, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hj:diva-28432.
Повний текст джерелаSze, Tiam Lin. "System identification using radial basis function networks." Thesis, University of Sheffield, 1995. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.364232.
Повний текст джерелаDu, Toit Wilna. "Radial basis function interpolation." Thesis, Stellenbosch : Stellenbosch University, 2008. http://hdl.handle.net/10019.1/2002.
Повний текст джерелаA popular method for interpolating multidimensional scattered data is using radial basis functions. In this thesis we present the basic theory of radial basis function interpolation and also regard the solvability and stability of the method. Solving the interpolant directly has a high computational cost for large datasets, hence using numerical methods to approximate the interpolant is necessary. We consider some recent numerical algorithms. Software to implement radial basis function interpolation and to display the 3D interpolants obtained, is developed. We present results obtained from using our implementation for radial basis functions on GIS and 3D face data as well as an image warping application.
Shcherbakov, Victor. "Localised Radial Basis Function Methods for Partial Differential Equations." Doctoral thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för beräkningsvetenskap, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-332715.
Повний текст джерелаTriastuti, Sugiyarto Endang. "Analysing rounding data using radial basis function neural networks model." Thesis, University of Northampton, 2007. http://nectar.northampton.ac.uk/2809/.
Повний текст джерелаToratti, Luiz Otávio. "Design de campos vetoriais em volumes usando RBF." Universidade de São Paulo, 2018. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22102018-170348/.
Повний текст джерелаVector fields are important to an wide range of applications on the field of Computer Graphics, from the synthesis and mapping of textures to fluid animation, producing effects widely used on the entertainment industry. To produce such fields, design tools are prefered over numerical simulations not only for its lower computational cost, but mainly by providing freedom to the artist in the creation process. Nowadays, good methods of vector field design over surfaces exist in literature, however there is only a few studies on the synthesis of vector fields of the interior of objects and even fewer when specific properties of the field are required. This work presents a technique to synthesize vector fields with properties of imcompressible fluids motion in the interior of objects. On a first step, the method consists in interpolating control vectors with a certain desired property throughout the whole domain and later the resulting field is modified to properly fit the boundary geometry of the object.
Wang, Cong. "Evaluation of a least-squares radial basis function approximation method for solving the Black-Scholes equation for option pricing." Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-183042.
Повний текст джерелаStephanson, Matthew B. "An Adaptive, Black-Box Model Order Reduction Algorithm Using Radial Basis Functions." The Ohio State University, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1345226428.
Повний текст джерелаSjödin, Hällstrand Andreas. "Bilinear Gaussian Radial Basis Function Networks for classification of repeated measurements." Thesis, Linköpings universitet, Matematisk statistik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-170850.
Повний текст джерелаCowley, Marlise Sunne. "Optimising pressure profiles in superplastic forming." Diss., University of Pretoria, 2017. http://hdl.handle.net/2263/61288.
Повний текст джерелаDissertation (MEng)--University of Pretoria, 2017.
Mechanical and Aeronautical Engineering
MEng
Unrestricted
Gerace, Salvadore. "A MODEL INTEGRATED MESHLESS SOLVER (MIMS) FOR FLUID FLOW AND HEAT TRANSFER." Doctoral diss., University of Central Florida, 2010. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/2371.
Повний текст джерелаPh.D.
Department of Mechanical, Materials and Aerospace Engineering
Engineering and Computer Science
Mechanical Engineering PhD
Martínez, Brito Izacar Jesús. "Quantitative structure fate relationships for multimedia environmental analysis." Doctoral thesis, Universitat Rovira i Virgili, 2010. http://hdl.handle.net/10803/8590.
Повний текст джерелаLas propiedades fisicoquímicas de un gran espectro de contaminantes químicos son desconocidas. Esta tesis analiza la posibilidad de evaluar la distribución ambiental de compuestos utilizando algoritmos de aprendizaje supervisados alimentados con descriptores moleculares, en vez de modelos ambientales multimedia alimentados con propiedades estimadas por QSARs. Se han comparado fracciones másicas adimensionales, en unidades logarítmicas, de 468 compuestos entre: a) SimpleBox 3, un modelo de nivel III, propagando valores aleatorios de propiedades dentro de distribuciones estadísticas de QSARs recomendados; y, b) regresiones de vectores soporte (SVRs) actuando como relaciones cuantitativas de estructura y destino (QSFRs), relacionando fracciones másicas con pesos moleculares y cuentas de constituyentes (átomos, enlaces, grupos funcionales y anillos) para compuestos de entrenamiento. Las mejores predicciones resultaron para compuestos de test y validación correctamente localizados dentro del dominio de aplicabilidad de los QSFRs, evidenciado por valores bajos de MAE y valores altos de q2 (en aire, MAE≤0.54 y q2≥0.92; en agua, MAE≤0.27 y q2≥0.92).
Guo, Zhihao. "Intelligent multiple objective proactive routing in MANET with predictions on delay, energy, and link lifetime." online version, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc%5Fnum=case1195705509.
Повний текст джерелаKohram, Mojtaba. "Experiments with Support Vector Machines and Kernels." University of Cincinnati / OhioLINK, 2013. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1378112059.
Повний текст джерелаSarmah, Dipsikha. "Evaluation of Spatial Interpolation Techniques Built in the Geostatistical Analyst Using Indoor Radon Data for Ohio,USA." University of Toledo / OhioLINK, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=toledo1350048688.
Повний текст джерелаLee, Jun won. "Relationships Among Learning Algorithms and Tasks." BYU ScholarsArchive, 2011. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/2478.
Повний текст джерелаGao, Zhiyuan, and Likai Qi. "Predicting Stock Price Index." Thesis, Halmstad University, Applied Mathematics and Physics (CAMP), 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hh:diva-3784.
Повний текст джерелаThis study is based on three models, Markov model, Hidden Markov model and the Radial basis function neural network. A number of work has been done before about application of these three models to the stock market. Though, individual researchers have developed their own techniques to design and test the Radial basis function neural network. This paper aims to show the different ways and precision of applying these three models to predict price processes of the stock market. By comparing the same group of data, authors get different results. Based on Markov model, authors find a tendency of stock market in future and, the Hidden Markov model behaves better in the financial market. When the fluctuation of the stock price index is not drastic, the Radial basis function neural network has a nice prediction.
Rodríguez, Martínez Cecilia. "Software quality studies using analytical metric analysis." Thesis, KTH, Kommunikationssystem, CoS, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-120325.
Повний текст джерелаIdag spenderar ingenjörsföretag en stor mängd resurser på att upptäcka och korrigera buggar (fel) i sin mjukvara. Det är oftast programmerare som inför dessa buggar på grund av fel och misstag som uppkommer när de skriver koden eller specifikationerna. Inget verktyg kan detektera alla dessa buggar. Några av buggarna förblir oupptäckta trots testning av koden. Av dessa skäl har många forskare försökt hitta indikatorer i programvarans källkod som kan användas för att förutsäga förekomsten av buggar. Varje fel i källkoden är ett potentiellt misslyckande som gör att applikationen inte fungerar som förväntat. För att hitta buggarna testas koden med många olika testfall för att försöka täcka alla möjliga kombinationer och fall. Förutsägelse av buggar informerar programmerarna om var i koden buggarna finns. Således kan programmerarna mer noggrant testa felbenägna filer och därmed spara mycket tid genom att inte behöva testa felfria filer. Detta examensarbete har skapat ett verktyg som kan förutsäga felbenägen källkod skriven i C ++. För att uppnå detta har vi utnyttjat en välkänd metod som heter Software Metrics. Många studier har visat att det finns ett samband mellan Software Metrics och förekomsten av buggar. I detta projekt har en Neuro-Fuzzy hybridmodell baserad på Fuzzy c-means och Radial Basis Neural Network använts. Effektiviteten av modellen har testats i ett mjukvaruprojekt på Ericsson. Testning av denna modell visade att programmet inte Uppnå hög noggrannhet på grund av bristen av oberoende urval i datauppsättningen. Men gjordt experiment visade att klassificering modeller ger bättre förutsägelser än regressionsmodeller. Exjobbet avslutade genom att föreslå framtida arbetet som skulle kunna förbättra detta program.
Actualmente las empresas de ingeniería derivan una gran cantidad de recursos a la detección y corrección de errores en sus códigos software. Estos errores se deben generalmente a los errores cometidos por los desarrolladores cuando escriben el código o sus especificaciones. No hay ninguna herramienta capaz de detectar todos estos errores y algunos de ellos pasan desapercibidos tras el proceso de pruebas. Por esta razón, numerosas investigaciones han intentado encontrar indicadores en los códigos fuente del software que puedan ser utilizados para detectar la presencia de errores. Cada error en un código fuente es un error potencial en el funcionamiento del programa, por ello los programas son sometidos a exhaustivas pruebas que cubren (o intentan cubrir) todos los posibles caminos del programa para detectar todos sus errores. La temprana localización de errores informa a los programadores dedicados a la realización de estas pruebas sobre la ubicación de estos errores en el código. Así, los programadores pueden probar con más cuidado los archivos más propensos a tener errores dejando a un lado los archivos libres de error. En este proyecto se ha creado una herramienta capaz de predecir código software propenso a errores escrito en C++. Para ello, en este proyecto se ha utilizado un indicador que ha sido cuidadosamente estudiado y ha demostrado su relación con la presencia de errores: las métricas del software. En este proyecto un modelo híbrido neuro-disfuso basado en Fuzzy c-means y en redes neuronales de función de base radial ha sido utilizado. La eficacia de este modelo ha sido probada en un proyecto software de Ericsson. Como resultado se ha comprobado que el modelo no alcanza una alta precisión debido a la falta de muestras independientes en el conjunto de datos y los experimentos han mostrado que los modelos de clasificación proporcionan mejores predicciones que los modelos de regresión. El proyecto concluye sugiriendo trabajo que mejoraría el funcionamiento del programa en el futuro.
Hinkle, Kurt Berlin. "An Automated Method for Optimizing Compressor Blade Tuning." BYU ScholarsArchive, 2016. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/6230.
Повний текст джерелаBenki, Aalae. "Méthodes efficaces de capture de front de pareto en conception mécanique multicritère : applications industrielles." Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00959099.
Повний текст джерелаLamraoui, Mourad. "Surveillance des centres d'usinage grande vitesse par approche cyclostationnaire et vitesse instantanée." Phd thesis, Université Jean Monnet - Saint-Etienne, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01001576.
Повний текст джерелаDuplex, Benjamin. "Transfert de déformations géométriques lors des couplages de codes de calcul - Application aux dispositifs expérimentaux du réacteur de recherche Jules Horowitz." Phd thesis, Université de la Méditerranée - Aix-Marseille II, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00679015.
Повний текст джерелаWu, Tsung-Hsien, and 吳宗憲. "Dynamic Point Rendering and Compact Representations for 3D Models with Multiple Radial Basis Function (RBF) Surfaces." Thesis, 2002. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/v44dbr.
Повний текст джерела國立成功大學
資訊工程學系碩博士班
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The paper describes a point rendering system for complex 3D models. For a given 3D model, we build a compact representation of points that significantly compress 3D model. In this representation, we exploit 3D Harr wavelet to build a hierarchy of points that preserves key features inherent in the original models. Our rendering algorithm can use this hierarchy to dynamically choose appropriate resolution for display. In contrast to other well-known previous work such as QSplat [5] and POP [6], there are many key features in the proposed method: 1. High compression data ratio. 2. Points are dynamically added according to a novel camera-sampling field (CSF) to yield smooth surface representation. 3. Point-shapes are dynamically adjusted also by CSF to yield a smooth silhouette. 4. Points are uniformly added layer by layer to avoid blurring. 5. 3D models are decomposed into many parts and each part is reconstructed by a radial-based function (RBF). At run time, our rendering algorithm takes the following into account such as frame coherence, view frustum culling, back-face culling and so on. Therefore, the proposed system can effectively render 3D models.
Joseph, P. J. "Superscalar Processor Models Using Statistical Learning." Thesis, 2006. http://hdl.handle.net/2005/537.
Повний текст джерелаDittmar, Jörg. "Modellierung dynamischer Prozesse mit radialen Basisfunktionen." Doctoral thesis, 2010. http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B4DD-9.
Повний текст джерелаMartins, Fernando Manuel Pires. "An implementation of flexible RBF neural networks." Master's thesis, 2009. http://hdl.handle.net/10451/5482.
Повний текст джерелаSempre que o trabalho de investigação resulta numa nova descoberta, a comunidade científica, e o mundo em geral, enriquece. Mas a descoberta científica per se não é suficiente. Para beneficio de todos, é necessário tornar estas inovações acessíveis através da sua fácil utilização e permitindo a sua melhoria, potenciando assim o progresso científico. Uma nova abordagem na modelação de núcleos em redes neuronais com Funções de Base Radial (RBF) foi proposta por Falção et al. em Flexible Kernels for RBF Networks[14]. Esta abordagem define um algoritmo de aprendizagem para classificação, inovador na àrea da aprendizagem das redes neuronais RBF. Os testes efectuados mostraram que os resultados estão ao nível dos melhores nesta área, tornando como um dever óbvio para com a comunidade científica a sua disponibilização de forma aberta. Neste contexto, a motivação da implementação do algoritmo de núcleos flexíveis para redes neuronais RBF (FRBF) ganhou novos contornos, resultando num conjunto de objectivos bem definidos: (i) integração, o FRBF deveria ser integrado, ou integrável, numa plataforma facilmente acessível à comunidade científica; (ii) abertura, o código fonte deveria ser aberto para potenciar a expansão e melhoria do FRBF; (iii) documentação, imprescindível para uma fácil utilização e compreensão; e (iv) melhorias, melhorar o algoritmo original, no procedimento de cálculo das distâncias e no suporte de parâmetros de configuração. Foi com estes objectivos em mente que se iniciou o trabalho de implementação do FRBF. O FRBF segue a tradicional abordagem de redes neuronais RBF, com duas camadas, dos algoritmos de aprendizagem para classificação. A camada escondida, que contém os núcleos, calcula a distância entre o ponto e uma classe, sendo o ponto atribuído à classe com menor distância. Este algoritmo foca-se num método de ajuste de parâmetros para uma rede de funções Gaussianas multivariáveis com formas elípticas, conferindo um grau de flexibilidade extra à estrutura do núcleo. Esta flexibilidade é obtida através da utilização de funções de modificação aplicadas ao procedimento de cálculo da distância, que é essencial na avaliaçãoo dos núcleos. É precisamente nesta flexibilidade e na sua aproximação ao Classificador Bayeseano ´Optimo (BOC), com independência dos núcleos em relação às classes, que reside a invovação deste algoritmo. O FRBF divide-se em duas fases, aprendizagem e classificação, sendo ambas semelhantes em relaçãoo às tradicionais redes neuronais RBF. A aprendizagem faz-se em dois passos distintos. No primeiro passo: (i) o número de núcleos para cada classe é definido através da proporção da variância do conjunto de treino associado a cada classe; (ii) o conjunto de treino é separado de acordo com cada classe e os centros dos núcleos são determinados através do algoritmo K-Means; e (iii) é efectuada uma decomposição espectral para as matrizes de covariância para cada núcleo, determinando assim a matriz de vectores próprios e os valores próprios correspondentes. No segundo passo são encontrados os valores dos parâmetros de ajuste de expansão para cada núcleo. Após a conclusão da fase de aprendizagem, obtém-se uma rede neuronal que representa um modelo de classificação para dados do mesmo domínio do conjunto de treino. A classificação é bastante simples, bastando aplicar o modelo aos pontos a classificar, obtendo-se o valor da probabilidade do ponto pertencer a uma determinada classe. As melhorias introduzidas ao algoritmo original, definidas após análise do protótipo, centram-se: (i) na parametrização, permitindo a especificação de mais parâmetros, como por exemplo o algoritmo a utilizar pelo K-Means; (ii) no teste dos valores dos parâmetros de ajuste de expansão dos núcleos, testando sempre as variações acima e abaixo; (iii) na indicação de utilização, ou não, da escala na PCA; e (iv) na possibilidade do cálculo da distãncia ser feito ao centróide ou à classe. A análise à plataforma para desenvolvimento do FRBF, e das suas melhorias, resultou na escolha do R. O R é, ao mesmo tempo, uma linguagem de programação, uma plataforma de desenvolvimento e um ambiente. O R foi seleccionado por várias razões, de onde se destacam: (i) abertura e expansibilidade, permitindo a sua utilização e expansão por qualquer pessoa; (ii) repositório CRAN, que permite a distribuição de pacotes de expansão; e (iii) largamente usado para desenvolvimento de aplicações estatísticas e análise de dados, sendo mesmo o standard de facto na comunidade científica estatística. Uma vez escolhida a plataforma, iniciou-se a implementação do FRBF e das suas melhorias. Um dos primeiros desafios a ultrapassar foi a inexistência de documentação para desenvolvimento. Tal facto implicou a definição de boas práticas e padrões de desenvolvimento específicos, tais como documentação e definição de variáveis. O desenvolvimento do FRBF dividiu-se em duas funções principais, frbf que efectua o procedimento de aprendizagem e retorna o modelo, e predict uma função base do R que foi redefinida para suportar o modelo gerado e que é responsável pela classificacão. As primeiras versões do FRBF tinham uma velocidade de execução lenta, mas tal não foi inicialmente considerado preocupante. No entanto, alguns testes ao procedimento de aprendizagem eram demasiado morosos, passando a velocidade de execução a ser um problema crítico. Para o resolver, foi efectuada uma análise para identificar os pontos de lentidão. Esta acção revelou que os procedimentos de manipulação de objectos eram bastante lentos. Assim, aprofundou-se o conhecimento das funções e operadores do R que permitissem efectuar essa manipulação de forma mais eficiente e rápida. A aplicação desta acção correctiva resultou numa redução drástica no tempo de execução. O processo de qualidade do FRBF passou por três tipos de testes: (i) unitários, verificando as funções individualmente; (ii) de caixa negra, testando as funções de aprendizagem e classificação; e (iii) de precisão, aferindo a qualidade dos resultados. Considerando a complexidade do FRBF e o número de configurações possíveis, os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, mostrando uma implementação sólida. A precisão foi alvo de atenção especial, sendo precisamente aqui onde não foi plena a satisfação com os resultados obtidos. Tal facto advém das discrepâncias obtidas entre os resultados do FRBF e do protótipo, onde comparação dos resultados beneficiou sempre este último. Uma análise cuidada a esta situação revelou que a divergência acontecia na PCA, que é efectuada de forma distinta. O próprio R possui formas distintas de obter os vectores próprios e os valores próprios, tendo essas formas sido testadas, mas nenhuma delas suplantou os resultados do protótipo. Uma vez certificado o algoritmo, este foi empacotado e submetido ao CRAN. Este processo implicou a escrita da documentação do pacote, das funções e classes envolvidas. O pacote é distribuído sob a licença LGPL, permitindo uma utilização bastante livre do FRBF e, espera-se, potenciando a sua exploração e inovação. O trabalho desenvolvido cumpre plenamente os objectivos inicialmente definidos. O algoritmo original foi melhorado e implementado na plataforma standard usada pela comunidade científica estatística. A sua disponibilização através de um pacote no CRAN sob uma licença de código aberto permite a sua exploração e inovação. No entanto, a implementação do FRBF não se esgota aqui, existindo espaço para trabalho futuro na redução do tempo de execução e na melhoria dos resultados de classificação.
This dissertation is focused on the implementation and improvements of the Flexible Radial Basis Function Neural Networks algorithm. It is a clustering algorithm that describes a method for adjusting parameters for a Radial Basis Function neural network of multivariate Gaussians with ellipsoid shapes. This provides an extra degree of flexibility to the kernel structure through the usage of modifier functions applied to the distance computation procedure. The focus of this work is the improvement and implementation of this clustering algorithm under an open source licensing on a data analysis platform. Hence, the algorithm was implemented under the R platform, the de facto open standard framework among statisticians, allowing the scientific community to use it and, hopefully, improve it. The implementation presented several challenges at various levels, such as inexistent development standards, the distributable package creation and the profiling and tuning process. The enhancements introduced provide a slightly different learning process and extra configuration options to the end user, resulting in more tuning possibilities to be tried and tested during the learning phase. The tests performed show a robust implementation of the algorithm and its enhancements on the R platform. The resulting work has been made available as a R package under an open source licensing, allowing everyone to used it and improve it. This contribution to the scientific community complies with the goals defined for this work.
Yang, Yu-chen, and 楊淯程. "Using Radial Basis Function Networks to Model Multi-attribute Utility Functions." Thesis, 2004. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/00316965235574973316.
Повний текст джерела國立中山大學
資訊管理學系研究所
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On-line negotiation and bargaining systems can work effectively on the Internet based on the prerequisite that user utility functions are known while undergoing transactions. However, this prerequisite is hard to meet due to the variety and anonymous nature of Internet surfing. Therefore, how to rapidly and precisely construct a user’s utility function is an essential issue. This research proposes a radial basis function (RBF) network, a neural network, to model a user’s utility function in order to rapidly and precisely model user utility function. We verify the feasibility of the method through experiments, and compare the performance of RBF networks in prediction performance, time expenses, and subjects’ perceptions with the Multiple Regression (MR), SMARTS, and SMARTER methods. The results show that the RBF network method is feasible in these criteria. Not only the RBF network needs less time to construct the users’ utility function than the SMARTS method does, but also it can model user utility functions more precisely than the MR, SMARTS, and SMARTER methods.
Shen, Cheng-Hung, and 沈政泓. "Application of Local Radial Basis Function Refinement with Finite Element Model in Groundwater Studies." Thesis, 2010. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/50349052175897181171.
Повний текст джерела國立中興大學
水土保持學系所
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This study proposed a numerical procedure which is a combination of the finite element method (FEM) and local radial basis function collocation method (LRBFCM). The proposed model was developed to solve the groundwater equation with a complex point seeding system. The present procedure starts with an initial computation by FEM with a coarse mesh. By adopting the initial computational results as the boundary conditions, we employed a meshless numerical technique - LRBFCM to further evaluate the precise solutions by the arbitrarily refined computational nodes in the local area. The converged solutions are able to be obtained by using this numerical procedure via repeatedly superposition. The proposed model is suitable for application in the investigated area that possesses the information on the coarse mesh and the partially measured topographic and geologic data. To avoid the interpolating errors resulting, the coordinates of the coarse mesh can be treated as the initial mesh directly. The partially further measured or probed locations are able to be attached with the refined computational nodes without additional mesh generating. In this thesis, we firstly solved the 2D and 3D Poisson equations by the present numerical procedure. The groundwater level simulations for well-pumping problems are also tested. In order to verify the accuracy, stability and robustness of the proposed model, regular and irregular shaped computational domains were adopted. The steady and unsteady numerical solutions show good agreements with the analytical solutions or reference data. At last, two practical cases are introduced to perform the applications of this study. The simulation results of the proposed model are compared with the measurement data or numerical solutions of reference articles. These applications present reasonable results as well. It demonstrates that the FE-LRBFCM is a satisfactory numerical tool for simulating the groundwater problems.
Schoelkopf, B., K. Sung, C. Burges, F. Girosi, P. Niyogi, T. Poggio, and V. Vapnik. "Comparing Support Vector Machines with Gaussian Kernels to Radial Basis Function Classifiers." 1996. http://hdl.handle.net/1721.1/7180.
Повний текст джерелаMosharrof, Faisal Tanveer. "Structural optimization using MATLAB partial differential equation toolbox and radial basis function based response surface model." 2008. http://hdl.handle.net/10106/1081.
Повний текст джерелаWang, Y. "Intelligent control for surface vessels based on Kalman filter variants trained radial basis function neural networks." Thesis, 2018. https://eprints.utas.edu.au/28702/1/Wang_whole_thesis.pdf.
Повний текст джерелаΤρικοίλης, Ιωάννης. "Εύρεση γεωμετρικών χαρακτηριστικών ερυθρών αιμοσφαιρίων από εικόνες σκεδασμένου φωτός". Thesis, 2010. http://nemertes.lis.upatras.gr/jspui/handle/10889/3696.
Повний текст джерелаIn this thesis we study and implement methods of estimating the geometrical features of the human red blood cell from a set of simulated light scattering images produced by a He-Ne laser beam at 632.8 μm. Ιn first chapter an introduction to the properties and the characteristics of red blood cells are presented. Furthermore, we describe various abnormalities of erythrocytes and the until now used ways of detection. In second chapter the properties of electromagnetic radiation and the light scattering problem of EM radiation from human erythrocytes are presented. The third chapter consists of two parts. In first part we analyse the theory of neural networks and we describe the radial basis function neural network. Then, we describe the theoritical and mathematical background of the methods that we use for feature extraction which are Singular Value Decomposition (SVD), Angular Radial Transform and Gabor filters. In second part the solution of the inverse problem of light scattering is described. We present the methodology of the solution process in which we implement a Singular Value Decomposition approach, a shape descriptor with Angular Radial Transform and a homogenous texture descriptor which uses Gabor filters for the estimation of the geometrical characteristics and a RBF neural network for the classification of the erythrocytes. In the forth and last chapter the described methods are evaluated and we summarise the experimental results and conclusions that were extracted from this thesis.
Carrelli, David John. "Utilising Local Model Neural Network Jacobian Information in Neurocontrol." Thesis, 2006. http://hdl.handle.net/10539/1815.
Повний текст джерелаIn this dissertation an efficient algorithm to calculate the differential of the network output with respect to its inputs is derived for axis orthogonal Local Model (LMN) and Radial Basis Function (RBF) Networks. A new recursive Singular Value Decomposition (SVD) adaptation algorithm, which attempts to circumvent many of the problems found in existing recursive adaptation algorithms, is also derived. Code listings and simulations are presented to demonstrate how the algorithms may be used in on-line adaptive neurocontrol systems. Specifically, the control techniques known as series inverse neural control and instantaneous linearization are highlighted. The presented material illustrates how the approach enhances the flexibility of LMN networks making them suitable for use in both direct and indirect adaptive control methods. By incorporating this ability into LMN networks an important characteristic of Multi Layer Perceptron (MLP) networks is obtained whilst retaining the desirable properties of the RBF and LMN approach.