radial basis function networks; Tokamak devices; state-space methods; fusion reactor theory; learning (artificial intelligence); simulation; physics computing; feedforward neural networks; radial basis neural networks; modeling; simulation; neural net training; state space models; Tokamak fusion reactor;
机译:配电系统故障分类的概率神经网络,径向基函数和前馈神经网络的比较分析
机译:利用广义回归神经网络(GRNN)和径向基函数神经网络(RBFNN)对阿尔及利亚北部的日参考蒸散量(ET0 sub>)进行建模:一项对比研究
机译:使用广义回归神经网络(GRNN)和径向基函数神经网络(RBFNN)对阿尔及利亚北部的每日参考蒸散量(ET0)进行建模:一项比较研究
机译:饲料前瞻性神经网络与径向基神经网络的比较研究,用于建模Tokamak融合过程
机译:多层前馈神经网络评估供应商的决策模型
机译:基于磁性形状记忆合金执行器的前馈控制径向基函数神经网络模型的研究
机译:通过径向基函数和前馈神经网络使用径向基础磷酸盐和硅酸盐的比较测定主要成分分析