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 DC | Τιμή | Γλώσσα |
---|---|---|
dc.contributor.author | Goulianas, Konstantinos | - |
dc.contributor.author | Margaris, Athanasios | - |
dc.contributor.author | Refanidis, Ioannis | - |
dc.contributor.author | Diamantaras, Konstantinos I. | - |
dc.contributor.author | Papadimitriou, Theofilos | - |
dc.date.accessioned | 2019-11-29T09:40:41Z | - |
dc.date.available | 2019-11-29T09:40:41Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier | 10.4236/apm.2016.66033 | en_US |
dc.identifier.issn | 2160-0368 | en_US |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.4236/apm.2016.66033 | en_US |
dc.identifier.uri | https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/499 | - |
dc.description.abstract | The 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.iso | en | en_US |
dc.publisher | Scientific Research, Open access | en_US |
dc.source | Advances in Pure Mathematics | en_US |
dc.subject | FRASCATI::Natural sciences::Mathematics | en_US |
dc.subject | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences | en_US |
dc.subject.other | Nonlinear Algebraic Systems | en_US |
dc.subject.other | Neural Networks | en_US |
dc.subject.other | Back Propagation | en_US |
dc.subject.other | Numerical Analysis | en_US |
dc.subject.other | Computational Methods | en_US |
dc.title | A Back Propagation-Type Neural Network Architecture for Solving the Complete nxn Nonlinear Algebraic System of Equations | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.contributor.department | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής | en_US |
local.identifier.volume | 06 | en_US |
local.identifier.issue | 06 | en_US |
local.identifier.firstpage | 455 | en_US |
local.identifier.lastpage | 480 | en_US |
local.identifier.eissn | 2160-0384 | en_US |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
APM_2016053116554726.pdf | publisher version | 1,24 MB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.