Learning enhancement of radial basis function network with particle swarm optimization
Back propagation (BP) algorithm is the most common technique in Artificial Neural Network (ANN) learning, and this includes Radial Basis Function Network. However, major disadvantages of BP are its convergence rate is relatively slow and always being trapped at the local minima. To overcome this pro...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Sultan Noman, Qasem Mohammed |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2008
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/18057/1/SultanNomanQasemMohammedMFM2008.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Memetic multi-objective evolutionary algorithms of radial basis function network for classification problems
بواسطة: Qasem, Sultan Noman
منشور في: (2011) -
Learning enhancement of radial basis function neural network with harmony search algorithm
بواسطة: Ahmed, Mohamed Hassan
منشور في: (2013) -
Particle swarm optimization for neural network learning enhancement
بواسطة: Abdull Hamed, Haza Nuzly
منشور في: (2006) -
Classification of breast cancer microarray data using radial basis function network
بواسطة: Mazlan, Umi Hanim
منشور في: (2009) -
Enhancement of elman recurrent network learning with particle swarm optimization
بواسطة: Ab. Aziz, Mohamad Firdaus
منشور في: (2007)