Radial basis function (RBF) for non-linear dynamic system identification
One of the key problem in system identification is finding a suitable model structure. In this paper, radial basis function (RBF) network using various basis functions are trained to represent discrete-time nonlinear dynamic systems and the results are compared. The orthogonal least squarealgorithm...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Ahmad, Robiah, Jamaluddin, Hishamuddin |
---|---|
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
Penerbit UTM Press
2002
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/1301/1/JT36A4.pdf http://eprints.utm.my/id/eprint/1301/ http://www.penerbit.utm.my/onlinejournal/36/A/JT36A4.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Theory and applications of radial basis function neurofuzzy control systems
بواسطة: Teo, Lian Seng
منشور في: (1998) -
Identification of non-linear dynamic systems using fuzzy system with constrained membership functions
بواسطة: Yaakob, Mohd. Shafiek
منشور في: (2004) -
Optimum grouping in a modified genetic algorithm for discrete-time, non-linear system identification
بواسطة: Jamaluddin, Hishamuddin, وآخرون
منشور في: (2007) -
Optimization of tool life using in milling using radial basis function network
بواسطة: Mohd Faizal, Aziz
منشور في: (2010) -
Hybridization of metaheuristic algorithm in training radial basis function with dynamic decay adjustment for condition monitoring / Chong Hue Yee
بواسطة: Chong , Hue Yee
منشور في: (2023)