Parallel Algorithm of Enhanced Historical Data Integration Using Neural Networks

机译：使用神经网络增强历史数据集成的并行算法

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The main feature of neural network using for accuracy improvement of physical quantities (for example, temperature, humidity, pressure etc.) measurement by data acquisition systems is insufficient volume of input data for predicting neural network trainin

机译：通过数据采集系统测量的物理量的精度改善的神经网络的主要特征是数据采集系统的测量是预测神经网络训练的输入数据量不足

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来源
《Conference on IEEE Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems》|2005年||共8页
会议地点
作者
Turchenko V.; Triki C.; Grandinetti L.; Sachenko A.;
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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
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
data acquisition; learning (artificial intelligence); neural nets; parallel algorithms; coarse-grain parallel algorithm; data acquisition systems; enhanced historical data integration; mathematical model; multilayer perceptron; neural network training; neural netw;

机译：数据采集;学习（人工智能）;神经网络;并行算法;粗粒果并行算法;数据采集系统;增强历史数据集成;数学模型;多层的训练;神经网络训练;神经网络;

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