Iterative RBF neural networks as metamodels of stochastic simulations
Research into emerging technological approaches to make computer simulations more effective and efficient is an essential ingredient to developing successful manufacturing models. This study is a premiere study in using neural networks in metamodeling stochastic simulation in manufacturing domain. A...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Nasr, G. (author) |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Meghabghab, G. (author) |
| التنسيق: | conferenceObject |
| منشور في: |
2017
|
| الوصول للمادة أونلاين: | http://hdl.handle.net/10725/6720 http://libraries.lau.edu.lb/research/laur/terms-of-use/articles.php http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/791478/ |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A GUI-based artificial neural network simulator
حسب: Nasr, G.E.
منشور في: (2004) -
TOWARDS AN INTEGRATED METAMODEL BASED APPROACH TO SOFTWARE REFACTORING
حسب: unknown
منشور في: (2020) -
RBF-BASED MESHLESS METHOD FOR LARGE DEFLECTION OF PLATES ON NONLINEAR FOUNDATIONS
حسب: unknown
منشور في: (2020) -
Stochastic P-type/D-type iterative learning control algorithms
حسب: Saab, Samer S.
منشور في: (2003) -
A stochastic iterative learning control algorithm with application to an induction motor
حسب: Saab, Samer S.
منشور في: (2004)