Radial Basis Function Networks
Mostrando 13-24 de 24 artigos, teses e dissertações.
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13. Aprendizado não-supervisionado em redes neurais pulsadas de base radial. / Unsupervised learning in pulsed neural networks with radial basis function.
Redes neurais pulsadas - redes que utilizam uma codificação temporal da informação - têm despontado como uma nova e promissora abordagem dentro do paradigma conexionista emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada de base radial, capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurônios e que compo
Publicado em: 2006
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14. Identificação de sistemas não-lineares multivariáveis usando redes neurais perceptron multicamadas e função de base radial
The identification of multivariable nonlinear dynamic systems is an important area in Engineering. This dissertation presents a methodology based on artificial neural networks for identification of nonlinear system with some inputs and outputs. This study it is mainly motivated by artificial neural networks to present potentialities for identification of non
Publicado em: 2005
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15. Redes neurais recorrentes aplicadas à assimilação de dados em dinâmica não-linear / Recurrent neural networks applayed to data assimilation on non-linear dynamic
Neste trabalho aplica-se as Redes Neurais (RN) Perceptron de Múltiplas Camadas (PMC), Funções de Base Radial (FBR), Elman (RN-E) e Jordan (RN-J) num contexto de Assimilação de Dados em dinâmica não-linear. Avalia-se a eficiência das RN em emular o filtro de Kalman (FK) e a possível aplicabilidade desta técnica a problemas de dimensão maior, como p
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 16/12/2004
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16. Redes neurais recorrentes aplicadas à assimilação de dados em dinâmica não-linear / Recurrent neural networks applayed to data assimilation on non-linear dynamic
Neste trabalho aplica-se as Redes Neurais (RN) Perceptron de Múltiplas Camadas (PMC), Funções de Base Radial (FBR), Elman (RN-E) e Jordan (RN-J) num contexto de Assimilação de Dados em dinâmica não-linear. Avalia-se a eficiência das RN em emular o filtro de Kalman (FK) e a possível aplicabilidade desta técnica a problemas de dimensão maior, como p
Publicado em: 2004
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17. Redes neurais recorrentes aplicadas à assimilação de dados em dinâmica não-linear / Recurrent neural networks applayed to data assimilation on non-linear dynamic
Neste trabalho aplica-se as Redes Neurais (RN) Perceptron de Múltiplas Camadas (PMC), Funções de Base Radial (FBR), Elman (RN-E) e Jordan (RN-J) num contexto de Assimilação de Dados em dinâmica não-linear. Avalia-se a eficiência das RN em emular o filtro de Kalman (FK) e a possível aplicabilidade desta técnica a problemas de dimensão maior, como p
Publicado em: 2004
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18. Model Selection of RBF Networks Via Genetic Algorithms
One of the main obstacles to the widespread use of artificial neural networks is the difficulty of adequately defining values for their free parameters. This work discusses how Radial Basis Function (RBF) neural networks can have their free parameters defined by Genetic Algorithms (GAs). For such, it firstly presents an overall view of the problems involved
Publicado em: 2003
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19. Aplicação de alguns modelos quimiométricos à espectroscopia de fluorescência de raios-X de energia dispersiva
The objective of this work was to accomplish the simultaneous determination of some chemical elements by Energy Dispersive X-ray Fluorescence (EDXRF) Spectroscopy through multivariate calibration in several sample types. The multivariate calibration models were: Back Propagation neural network, Levemberg-Marquardt neural network and Radial Basis Function neu
Química Nova. Publicado em: 2002-11
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20. Predição não-linear de series temporais usando redes neurais RBF por decomposição em componentes principais
This thesis proposes a new technique for non-linear time series forecasting based upon Radial Basis Function Neural Networks and the Karhunen-Loeve Transform. A significant performance improvement is obtained with the novel technique in comparison with usual prediction methods. By obtaining the neural network centers from the data set sub-spaces - or data se
Publicado em: 2001
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21. Equalização não-linear de canais de comunicação. / Non-linear equalization on communication channels.
É investigado o uso de redes neurais aplicadas à equalização de canais de comunicação, sendo consideradas três tipos de redes: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) e RNN (Recurrent Neural Network). Os equalizadores não-lineares baseados nestas redes foram comparados com o equalizador linear transversal e com os equalizadores ótim
Publicado em: 2001
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22. Fault detection and diagnosis in robotic manipulators via artificial neural networks. / Detecção e diagnóstico de falhas em robôs manipuladores via redes neurais artificiais.
In this work, a new approach for fault detection and diagnosis in robotic manipulators is presented. A faulty robot could cause serious damages and put in risk the people involved. Usually, researchers have proposed fault detection and diagnosis schemes based on the mathematical model of the system. However, modeling errors could obscure the fault effects an
Publicado em: 1999
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23. Identification of Phytoplankton from Flow Cytometry Data by Using Radial Basis Function Neural Networks
We describe here the application of a type of artificial neural network, the Gaussian radial basis function (RBF) network, in the identification of a large number of phytoplankton strains from their 11-dimensional flow cytometric characteristics measured by the European Optical Plankton Analyser instrument. The effect of network parameters on optimization is
American Society for Microbiology.
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24. Comparison of Statistical Methods for Identification of Streptococcus thermophilus, Enterococcus faecalis, and Enterococcus faecium from Randomly Amplified Polymorphic DNA Patterns
Thermophilic streptococci play an important role in the manufacture of many European cheeses, and a rapid and reliable method for their identification is needed. Randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) PCR (RAPD-PCR) with two different primers coupled to hierarchical cluster analysis has proven to be a powerful tool for the classification and typing of Str
American Society for Microbiology.