کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
408265 | 679015 | 2011 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Grey-box radial basis function modelling
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
A fundamental principle in data modelling is to incorporate available a priori information regarding the underlying data generating mechanism into the modelling process. We adopt this principle and consider grey-box radial basis function (RBF) modelling capable of incorporating prior knowledge. Specifically, we show how to explicitly incorporate the two types of prior knowledge: (i) the underlying data generating mechanism exhibits known symmetric property, and (ii) the underlying process obeys a set of given boundary value constraints. The class of efficient orthogonal least squares regression algorithms can readily be applied without any modification to construct parsimonious grey-box RBF models with enhanced generalisation capability.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 74, Issue 10, May 2011, Pages 1564–1571
Journal: Neurocomputing - Volume 74, Issue 10, May 2011, Pages 1564–1571
نویسندگان
Sheng Chen, Xia Hong, Chris J. Harris,