این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
صفحه اصلی
درباره پایگاه
فهرست سامانه ها
الزامات سامانه ها
فهرست سازمانی
تماس با ما
JCR 2016
جستجوی مقالات
دوشنبه 1 دی 1404
International Journal of Engineering
، جلد ۲۸، شماره ۱۰، صفحات ۱۴۲۳-۱۴۲۹
عنوان فارسی
چکیده فارسی مقاله
کلیدواژههای فارسی مقاله
عنوان انگلیسی
Verification of an Evolutionary-based Wavelet Neural Network Model for Nonlinear Function Approximation
چکیده انگلیسی مقاله
Nonlinear function approximation is one of the most important tasks in system analysis and identification. Several models have been presented to achieve an accurate approximation on nonlinear mathematics functions. However, the majority of the models are specific to certain problems and systems. In this paper, an evolutionary-based wavelet neural network model is proposed for structure definition and optimization of nonlinear systems. The proposed model involves structure identification and also a parameter tuning phase to be adapted for modeling of an arbitrary system. The proposed structure and the learning algorithm are validated by comparing with some other most commonly used alternatives. The simulation shows the performance and adaptability of the proposed model in approximating multivariate nonlinear mathematics functions.
کلیدواژههای انگلیسی مقاله
نویسندگان مقاله
Abbas Karamodin |
Civil, Ferdowsi Universty
H. Haji Kazemi |
Civil Eng., Ferdowsi University of Mashhad
Seyyed Mohammad Ali Hashemi |
Civil Engineering, Ferdowsi University of Mashad
نشانی اینترنتی
http://www.ije.ir/article_72594_4cffc662e2ed0390ac4ee7fba23c224b.pdf
فایل مقاله
اشکال در دسترسی به فایل - ./files/site1/rds_journals/409/article-409-2062429.pdf
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده
en
موضوعات مقاله منتشر شده
نوع مقاله منتشر شده
برگشت به:
صفحه اول پایگاه
|
نسخه مرتبط
|
نشریه مرتبط
|
فهرست نشریات