Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Least Squares method" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
The UD RLS Algorithm for Training Feedforward Neural Networks
Autorzy:
Bilski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908480.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sieć neuronowa
algorytm uczenia
metoda najmniejszych kwadratów
neural networks
learning algorithms
recursive least squares method
UD factorization
Opis:
A new algorithm for training feedforward multilayer neural networks is proposed. It is based on recursive least squares procedures and U-D factorization, which is a well-known technique in filter theory. It will be shown that due to the U-D factorization method, our algorithm requires fewer computations than the classical RLS applied to feedforward multilayer neural network training.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 1; 115-123
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The role of parameter constraints in EE and OE methods for optimal identification of continuous LTI models
Autorzy:
Byrski, W.
Byrski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331405.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system ciągły
funkcja przenoszenia
metoda najmniejszych kwadratów
continuous systems
parameter constraints in identification
modulating functions
transfer function normalization
least squares method
Opis:
The paper presents two methods used for the identification of Continuous-time Linear Time Invariant (CLTI) systems. In both methods the idea of using modulating functions and a convolution filter is exploited. It enables the proper transformation of a differential equation to an algebraic equation with the same parameters. Possible different normalizations of the model are strictly connected with different parameter constraints which have to be assumed for the nontrivial solution of the optimal identification problem. Different parameter constraints result in different quality of identification. A thorough discussion on the role of parameter constraints in the optimality of system identification is included. For time continuous systems, the Equation Error Method (EEM) is compared with the continuous version of the Output Error Method (OEM), which appears as a special sub-case of the EEM.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 2; 379-388
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies