Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
The paper presents an improved redial basis function network to degrade the influence of the heteroscedasticity noises in the training data. A general purpose learning algorithm is regarded as the statistical nonlinear regression model which is assumed the constant noise level. However, the heteroscedasticity noises always exist in the real data. The transformation based least trimmed squares-support...
In this paper, to integrate android systems, intelligent computing and web service on an intelligent mobile web service computing systems for bioinformatics is proposed. That is, users can send parameters to control the intelligent computing system under Matlab/C#/Java and query from clientside to server-side in the proposed bioinformatics systems with their android phone. Besides, the proposed system...
In this paper, based on least trimmed squares-support vector regression (LTS-SVR), a robust radial basis function network (RRBFN) is proposed in the modeling problem to deal with training data sets that may contain outliers and noises. There are two stages in the proposed RRBFN approach. In stage I, outliers and large noises will be trimmed via the LTS-SVR procedure so that the influences of outliers...
In this paper, a Box-Cox transformation-based annealing robust radial basis function networks (BCT-ARRBFNs) is proposed for training data set with skewness noise. Firstly, the initial structure is determined by a fixed BCT-ARRBFNs model which is derived by support vector regression (SVR). Secondly, the results of the SVR are used as the initial parameters of structure in the fixed BCT-ARRBFNs. At...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.