Global versus local approximation in inverse problems

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F04%3A00103680" target="_blank" >RIV/61388998:_____/04:00103680 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Global versus local approximation in inverse problems

Original language description

The paper compares global and local approximation methods used in inverse problems. Global approximators are represented by feedforward multilayer neural network (FFNN); local approximators are represented by Locally Weighted Regression (LWR) and Receptive Field Weighted Regression (RFWR).

Czech name

Globální versus lokální aproximátory v inverzních problémech

Czech description

Příspěvek srovnává globální a lokální aproximační metody použité v inverzních úlohách. Globální aproximátory zastupuje dopředná vícervrstvá neuronová síť; lokální aproximátory zastupují lokálně vážená regrese a vážená regrese recepčních polí.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

BC - Theory and management systems

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2004

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

Elektronika

ISSN

0033-2089

e-ISSN

—

Volume of the periodical

2004

Issue of the periodical within the volume

8-9

Country of publishing house

PL - POLAND

Number of pages

4

Pages from-to

57-60

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—