"Function Approximation Using Robust Radial Basis Function Networks"
written by Oleg Rudenko, Oleksandr Bezsonov,
published by Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol.3 No.1, 2011
has been cited by the following article(s):
  • Google Scholar
  • CrossRef
[1] Аппроксимация функций с помощью нейронных сетей и нечетких систем
2018
[2] Modern neural methods for function approximation
Issues in the Use of Neural Networks in Information Retrieval, 2017
[3] Обработка зашумленных цифровых изображений с применением эволюционирующих автоэнкодеров
2017
[4] Алгоритм нечеткой классификации вертикальных элементов строки для сжатия изображения текста
2016
[5] Speaker Identification and Spoken word Recognition In Noisy Background using Artificial Neural Networks
International Conference on Electrical, Electronics, and Optimization Techniques, 2016
[6] An Effective Solution to Regression Problem by RBF Neuron Network
International Journal of Operations Research and Information Systems (IJORIS), 2015
[7] Robust Neuroevolutionary Identification of Nonlinear Nonstationary Objects
Cybernetics and Systems Analysis, 2014
[8] РОБАСТНАЯ НЕЙРОЭВОЛЮЦИОННАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ
2014
[9] Robust Multiobjective Identification of Nonlinear Objects Based on Evolving Radial Basis Networks
Journal of Automation and Information Sciences, 2013
[10] Robust identification of nonlinear objects with the help of an evolving radial basis network
Cybernetics and Systems Analysis, 2013
[11] Робастная идентификация нелинейных объектов с помощью эволюционирующей радиально-базисной сети
Кибернетика и системный анализ, 2013
[12] Radial basic networks M-training by asymmetric influence functions
Journal of Automation and Information Sciences, 2012
[13] М-ОБУЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Обчислювальний ?нтелект, 2011