Zobrazeno 1 - 10
of 1 361
pro vyhledávání: '"CFNN"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Baghdad Science Journal, Vol 20, Iss 3(Suppl.) (2023)
Identification of poisonous plants is a hard challenge for researchers because of the great similarity between poisonous and non- poisonous plants. Traditional methods to identify poisonous plant can be tiresome, therefore, automated poisonous plants
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/308441c4538b40b2afbd7c646e81fde2
Publikováno v:
Advances in Materials Science & Engineering. 10/5/2022, p1-9. 9p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Turk J Elec Eng & Comp Sci 26 (2018) 3181-3191
In this paper, a sensorless speed and armature resistance and temperature estimator for Brushed (B) DC machines is proposed, based on a Cascade-Forward Neural Network (CFNN) and Quasi-Newton BFGS backpropagation (BP). Since we wish to avoid the use o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1902.03171
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ivelina Balabanova, Georgi Georgiev
Publikováno v:
Engineering Proceedings, Vol 60, Iss 1, p 11 (2024)
This paper presents an approach for the predictive analysis of teletraffic performance indices through derived analytical and regression structures based on Artificial Intelligence. The systematization of synthesis, testing, and verification processe
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cb5c90f98ccd4c3d98f184be7f3d9d53
Publikováno v:
Advances in Materials Science and Engineering, Vol 2023 (2023)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f60c2f9690044e79911fd0107df4a6d2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 2, Pp 261-267 (2020)
Due to the frequent disturbance in flow and load,as well as the large uncertainty in the wastewater treatment processes,it is difficult to control the dissolved oxygen accurately and in real-time.To improve the accuracy and robustness of the controll
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/016c5c0e774447289ea9693c52428ce5