![](/images/graphics-bg.png)
Equivalent Neural Network Optimal Coefficients Using Forgetting Factor with Sliding Modes
المؤلفون المشاركون
Aguilar Cruz, Karen Alicia
Medel Juárez, José de Jesús
Urbieta Parrazales, Romeo
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The Artificial Neural Network (ANN) concept is familiar in methods whose task is, for example, the identification or approximation of the outputs of complex systems difficult to model.
In general, the objective is to determine online the adequate parameters to reach a better point-to-point convergence rate, so that this paper presents the parameter estimation for an equivalent ANN (EANN), obtaining a recursive identification for a stochastic system, firstly, with constant parameters and, secondly, with nonstationary output system conditions.
Therefore, in the last estimation, the parameters also have stochastic properties, making the traditional approximation methods not adequate due to their losing of convergence rate.
In order to give a solution to this problematic, we propose a nonconstant exponential forgetting factor (NCEFF) with sliding modes, obtaining in almost all points an exponential convergence rate decreasing.
Theoretical results of both identification stages are performed using MATLAB® and compared, observing improvement when the new proposal for nonstationary output conditions is applied.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Aguilar Cruz, Karen Alicia& Medel Juárez, José de Jesús& Urbieta Parrazales, Romeo. 2016. Equivalent Neural Network Optimal Coefficients Using Forgetting Factor with Sliding Modes. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099685
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Aguilar Cruz, Karen Alicia…[et al.]. Equivalent Neural Network Optimal Coefficients Using Forgetting Factor with Sliding Modes. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099685
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Aguilar Cruz, Karen Alicia& Medel Juárez, José de Jesús& Urbieta Parrazales, Romeo. Equivalent Neural Network Optimal Coefficients Using Forgetting Factor with Sliding Modes. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099685
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099685
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)