Zobrazeno 1 - 10
of 240
pro vyhledávání: '"recurrent fuzzy neural network"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 135873-135885 (2024)
This research proposes an intelligent backstepping control with an interval type-2 recurrent fuzzy neural network (IBSCIT2RFNN), which can modify the inherent nonlinear and time-varying control characteristics of a nonlinear time-varying system. In t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cf3656cc16464a10975f604f3f5a8d2e
Autor:
Mohammed Abdallah, Babak Mohammadi, Hamid Nasiri, Okan Mert Katipoğlu, Modawy Adam Ali Abdalla, Mohammad Mehdi Ebadzadeh
Publikováno v:
Energy Reports, Vol 10, Iss , Pp 4198-4217 (2023)
Global solar radiation (GSR) prediction capability with a reliable model and high accuracy is crucial for comprehending hydrological and meteorological systems. It is vital for the production of renewable and clean energy. This research aims to evalu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e412a8ac70234600bd33525cc7814f55
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
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:
IEEE Access, Vol 9, Pp 113443-113453 (2021)
Reliable and precise multi-step-ahead tool wear state prediction is significant to modern industries for maintaining part quality and reducing cost. This study proposes a Clustering Feature-based Recurrent Fuzzy Neural Network (CFRFNN) for tool wear
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/23e5706e14a447d2b33e3ccc37797c89
Publikováno v:
Mathematics, Vol 11, Iss 4, p 919 (2023)
Faced with serious harmonic pollution, a global fast terminal sliding mode control (GFTSMC) based on a novel recurrent fuzzy neural network (NRFNN) strategy for an active power filter (APF) with uncertainty is proposed in this article, which is aimed
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f6c8c758e2044fe8b9fe60fdaf7afeae
Publikováno v:
Mathematics, Vol 11, Iss 3, p 509 (2023)
This paper proposes a non-singular fast terminal sliding mode control (NFTSMC) method for micro gyroscopes with unknown uncertainty based on gated recurrent fuzzy neural networks (GRFNNs). First, taking advantage of non-singular fast terminal sliding
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2f689c3838564a01938c5991e92fcbb4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.