Neural Network Initialization with Prototypes - Function Approximation in Engineering Mechanics Applications

机译：原型的神经网络初始化-工程力学应用中的函数逼近

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A prototype-based initialization methodology is proposed to approximate functions that are used to characterize nonlinear stress-strain, moment-curvature, and load-displacement relationships, as well as restoring forces and time histories in engineering m

机译：提出了一种基于原型的初始化方法，以逼近用于表征非线性应力-应变，弯矩-曲率和载荷-位移关系以及在工程机械中恢复力和时间历程的函数。

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来源
《Neural Networks, The 2007 IEEE International Joint Conference on》|2007年|P.2110-2116|共7页
会议地点
作者
Jin-Song Pei; Mai; E.C.; Wright; J.P.; Smyth; A.W.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类工业技术;
关键词
function approximation; learning (artificial intelligence); mechanical engineering computing; neural nets; nonlinear functions; Nguyen-Widrow algorithm; engineering mechanics application; force restoration; function approximation; load-displacement relationship; m;

机译：函数逼近;学习（人工智能）;机械工程计算;神经网络;非线性函数; Nguyen-Widrow算法;工程力学应用;力恢复;函数逼近;载荷-位移关系; m;

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