Zobrazeno 1 - 10
of 31
pro vyhledávání: '"Ralf Kretzschmar"'
Autor:
Manuel Graf, Ralf Kretzschmar
Publikováno v:
BPUVZ.
Publikováno v:
International Journal of Neural Systems. 15:323-338
This paper proposes a framework for training feedforward neural network models capable of handling class overlap and imbalance by minimizing an error function that compensates for such imperfections of the training set. A special case of the proposed
Publikováno v:
Journal of Applied Meteorology. 43:727-738
This paper evaluates the quality of neural network classifiers for wind speed and wind gust prediction with prediction lead times between +1 and +24 h. The predictions were realized based on local time series and model data. The selection of appropri
Publikováno v:
Pattern Recognition. 36:2699-2712
This paper presents the results of a study that relied on trainable neural network classifiers to identify and remove bird-contaminated data from wind measurements recorded by a 1290-MHz wind profiler. A wind profiler is a Doppler radar system measur
Publikováno v:
Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2003..
This paper introduces variance-controlled neural networks (VCCNs), which were developed for handling class overlap. VCNNs have the same architecture as conventional feedforward neural networks; however, their training relies on a different error func
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Applied Meteorology (1988). May2004, Vol. 43 Issue 5, p727-738. 12p.
Publikováno v:
Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2003; 2003, pi-lxiv, 64p