کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
741656 | 894258 | 2007 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Normalization approach to the stochastic gradient radial basis function network algorithm for odor sensing systems
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
شیمی
شیمی آنالیزی یا شیمی تجزیه
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
A method of adapting centers and weights in the radial basis function network (RBFN) is introduced using a normalization method to the stochastic gradient (RBFN-SG) algorithm for odor classification. The RBFN input data vector is from a conducting polymer sensor array. Using Taylor's expansion, a normalized form of the RBFN-SG algorithm is derived. The tracking dynamics of the normalized method appear to be less sensitive to widely varying inputs than the RBFN-SG. Experimental results of the proposed method have shown a faster learning speed, a lower mean squared error (MSE) and better classification performance.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Sensors and Actuators B: Chemical - Volume 124, Issue 2, 26 June 2007, Pages 407–412
Journal: Sensors and Actuators B: Chemical - Volume 124, Issue 2, 26 June 2007, Pages 407–412
نویسندگان
Namyong Kim, Hyung-Gi Byun, Krishna C. Persaud,