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Radial Basis Function Neural Networks With Sequential Learning, Progress In Neural Processing
Edité par World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 1999
ISBN 10 : 9810237715 ISBN 13 : 9789810237714
Langue: anglais
EUR 34,17
Autre deviseEUR 9,90 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierEtat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 232 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher.
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Radial Basis Function Networks 1
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
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Radial Basis Function Networks 2: New Advances in Design
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
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Radial Basis Function Networks 2: New Advances in Design. Studies in Fuzziness and Soft Computing: Volume 67
Vendeur : Peter L. Masi - books, MONTAGUE, MA, Etats-Unis
Membre d'association : SNEAB
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 30,69
Autre deviseEUR 39,12 expédition depuis Etats-Unis vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierHardcover. Etat : 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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FULLY TUNED RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS FOR FLIGHT CONTROL
Vendeur : Basi6 International, Irving, TX, Etats-Unis
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Regularized Radial Basis Function Networks: Theory and Applications
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
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Radial Basis Function Networks 1: Recent Developments in Theory and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing)
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
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Fully Tuned Radial Basis Function Neural Networks for Flight Control (The International Series on Asian Studies in Computer and Information Science)
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
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EUR 164,11
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Radial Basis Function Networks 2: New Advances in Design (Studies in Fuzziness and Soft Computing)
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 164,11
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RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS WITH SEQUENTIAL LEARNING, PROGRESS IN NEURAL PROCESSING (Progress in Neural Processing, 11)
Edité par World Scientific Pub Co Inc, 1715
Vendeur : suffolkbooks, Center moriches, NY, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 13,15
Autre deviseEUR 63,85 expédition depuis Etats-Unis vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
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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
Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013
ISBN 10 : 365950615X ISBN 13 : 9783659506154
Langue: anglais
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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EUR 76,90
Autre deviseEUR 10,99 expédition depuis Allemagne vers FranceQuantité disponible : 1 disponible(s)
Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : 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.
