文献
J-GLOBAL ID:201802238276698408
整理番号:18A1712806
自己組織化回帰動径基底関数ニューラルネットワークを用いた非線形システムモデリング【JST・京大機械翻訳】
Nonlinear system modeling using a self-organizing recurrent radial basis function neural network
著者 (6件):
Han Hong-Gui
(Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
,
Han Hong-Gui
(Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System, Beijing 100124, China)
,
Guo Ya-Nan
(Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
,
Guo Ya-Nan
(Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System, Beijing 100124, China)
,
Qiao Jun-Fei
(Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
,
Qiao Jun-Fei
(Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System, Beijing 100124, China)
資料名:
Applied Soft Computing
(Applied Soft Computing)
巻:
71
ページ:
1105-1116
発行年:
2018年
JST資料番号:
W2175A
ISSN:
1568-4946
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)