Density-driven generalized regression neural networks (DD-GRNN) for function approximation.

Goulermas, John Y; Liatsis, Panos; Zeng, Xiao-Jun; Cook, Phil

Goulermas, John Y; Liatsis, Panos; Zeng, Xiao-Jun; Cook, Phil.

Afiliação

Goulermas JY; Department of Electrical Engineering and Electronics, University of Liverpool, Liverpool L69 3GJ, UK. j.y.goulermas@liverpool.ac.uk

IEEE Trans Neural Netw ; 18(6): 1683-96, 2007 Nov.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-18051185

Assuntos

Algoritmos; Inteligência Artificial; Processamento Eletrônico de Dados; Redes Neurais de Computação; Reconhecimento Automatizado de Padrão; Análise de Regressão; Teorema de Bayes; Simulação por Computador; Metodologias Computacionais; Processamento de Imagem Assistida por Computador; Armazenamento e Recuperação da Informação; Dinâmica não Linear; Análise Numérica Assistida por Computador; Processamento de Sinais Assistido por Computador; Software

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Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Processamento Eletrônico de Dados / Reconhecimento Automatizado de Padrão / Inteligência Artificial / Análise de Regressão / Redes Neurais de Computação Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2007 Tipo de documento: Article

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