Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/499
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DCΤιμήΓλώσσα
dc.contributor.authorGoulianas, Konstantinos-
dc.contributor.authorMargaris, Athanasios-
dc.contributor.authorRefanidis, Ioannis-
dc.contributor.authorDiamantaras, Konstantinos I.-
dc.contributor.authorPapadimitriou, Theofilos-
dc.date.accessioned2019-11-29T09:40:41Z-
dc.date.available2019-11-29T09:40:41Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier10.4236/apm.2016.66033en_US
dc.identifier.issn2160-0368en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.4236/apm.2016.66033en_US
dc.identifier.urihttps://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/499-
dc.description.abstractThe objective of this research is the presentation of a neural network capable of solving complete nonlinear algebraic systems of n equations with n unknowns. The proposed neural solver uses the classical back propagation algorithm with the identity function as the output function, and supports the feature of the adaptive learning rate for the neurons of the second hidden layer. The paper presents the fundamental theory associated with this approach as well as a set of experimental results that evaluate the performance and accuracy of the proposed method against other methods found in the literature.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherScientific Research, Open accessen_US
dc.sourceAdvances in Pure Mathematicsen_US
dc.subjectFRASCATI::Natural sciences::Mathematicsen_US
dc.subjectFRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciencesen_US
dc.subject.otherNonlinear Algebraic Systemsen_US
dc.subject.otherNeural Networksen_US
dc.subject.otherBack Propagationen_US
dc.subject.otherNumerical Analysisen_US
dc.subject.otherComputational Methodsen_US
dc.titleA Back Propagation-Type Neural Network Architecture for Solving the Complete nxn Nonlinear Algebraic System of Equationsen_US
dc.typeArticleen_US
dc.contributor.departmentΤμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικήςen_US
local.identifier.volume06en_US
local.identifier.issue06en_US
local.identifier.firstpage455en_US
local.identifier.lastpage480en_US
local.identifier.eissn2160-0384en_US
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
APM_2016053116554726.pdfpublisher version1,24 MBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.