An active learning approach for radial basis function neural networks
This paper presents a new Active Learning algorithm to train Radial Basis Function (RBF) Artificial Neural Networks (ANN) for model reduction problems. The new approach is based on the assumption that the unobserved training data y at input x, lies within a set F x y f x y f x ( ) : ( ) ( ) = ! ! &q...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Abdullah, S. S., Allwright, J. C. |
---|---|
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
Penerbit UTM Press
2006
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/4112/1/JTD_2005_29.pdf http://eprints.utm.my/id/eprint/4112/ http://www.penerbit.utm.my/onlinejournal/45/D/JTDis45D05.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Face detection using radial basis function neural networks
بواسطة: Abdullah, Shahrum Shah, وآخرون
منشور في: (2008) -
Face detection using radial basis function neural networks
بواسطة: A. Aziz, Khairul Azha
منشور في: (2008) -
Gold price prediction using radial basis function neural network
بواسطة: Mohd. Hussein, Shamsul Faisal
منشور في: (2010) -
Enhanced radial basis function neural networks for ozone level estimation
بواسطة: Ha, Quang P., وآخرون
منشور في: (2015) -
Fault location with DGs in radial distribution system using radial basis function neural network
بواسطة: Abd. Khalid, Saifulnizam, وآخرون
منشور في: (2021)