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机译:一种有效的RBF神经网络多目标学习算法
Universidade Federal de Minas Cerais, Depto. Engenharia Eletronica Av. Antonio Carlos, 6.627 - Campus UFMC Pampulha 30, 161-970 Belo Horizonte, MC, Brazil;
Universidade Federal de Minas Cerais, Depto. Engenharia Eletronica Av. Antonio Carlos, 6.627 - Campus UFMC Pampulha 30, 161-970 Belo Horizonte, MC, Brazil;
multi-objective learning; radial-basis functions; parteto-optimality; model selection; regularization;
机译:生成小型RBF神经网络的有效学习算法
机译:高效混合学习算法的RBF神经网络设计及其在伪Zernike矩人脸识别中的应用
机译:用于增长和修剪RBF(GAP-RBF)网络的有效顺序学习算法
机译:RBF神经网络的多目标学习算法
机译:神经网络的学习算法和基于神经网络的主动减振器的开发。
机译:基于惯性传感器的地形分类的RBF神经网络训练算法比较
机译:生长和修剪RBF(GAP-RBF)网络的有效顺序学习算法