Multi-layered Bayesian Neural Networks for Simulation and Prediction Stress-Strain Time Series

Szczegóły
Opis

Tytuł:: Multi-layered Bayesian Neural Networks for Simulation and Prediction Stress-Strain Time Series
Autorzy:: Krok, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/308596.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: Bayesian neural networks
Kalman filtering
Źródło:: Journal of Telecommunications and Information Technology; 2015, 3; 45-51
1509-4553
1899-8852
Język:: angielski
Prawa:: Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki
: Artykuł

Przejdź do źródła

The aim of the paper is to investigate the differences as far as the numerical accuracy is concerned between feedforward layered Artificial Neural Networks (ANN) learned by means of Kalman filtering (KF) and ANN learned by means of the evidence procedure for Bayesian technique. The stress-strain experimental time series for concrete hysteresis loops obtained by the experiment of cyclic loading is presented as considered example.

Informacja

Powiązane pozycje