Data-driven Modelling of Engineering Systems with Small Data, a Comparative Study of Artificial Intelligence Techniques

机译：小数据工程系统的数据驱动建模，人工智能技术的比较研究

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This paper equitably compares five different Artificial Intelligence (AI) models and a linear model to tackle two real-world engineering data-driven modelling problems with small number of experimental data. Analysis of results show that, in both cases, the models are highly nonlinear and Multi-Layer Perceptrons (MLPs) outperform other AI models including neuro-fuzzy networks (or in short fuzzy models), Radial Basis Function Networks (RBFNs) and Fully Connected Cascade (FCC) networks. The latter has been claimed to be superior in the literature for some non-engineering benchmarks.

机译：本文公平地比较了五个不同的人工智能（AI）模型和一个线性模型，以利用少量的实验数据来解决两个现实世界中工程数据驱动的建模问题。结果分析表明，在两种情况下，模型都是高度非线性的，并且多层感知器（MLP）优于其他AI模型，包括神经模糊网络（或简称为模糊模型），径向基函数网络（RBFN）和全连接级联（FCC）网络。对于某些非工程基准，后者在文献中被认为是优越的。

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来源
《Iranian Conference on Signal Processing and Intelligent Systems》|2019年|1-5|共5页
会议地点
作者
Morteza Mohammadzaheri; Hamidreza Ziaeifar; Issam Bahadur; Mussab Zarog; Mohammadreza Emadi; Mojtaba Ghodsi;
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正文语种
中图分类
关键词
Data models; Mathematical model; Parameter estimation; FCC; Task analysis; Artificial intelligence; Analytical models;

机译：数据模型;数学模型;参数估计; FCC;任务分析;人工智能;分析模型;

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