Multi-agent evolutionary design of Flexible Beta Basis Function Neural Tree
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86092829" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86092829 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/14:86092829
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.2014.6889726" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.2014.6889726</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.2014.6889726" target="_blank" >10.1109/IJCNN.2014.6889726</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Multi-agent evolutionary design of Flexible Beta Basis Function Neural Tree
Popis výsledku v původním jazyce
Multi-Agent System (MAS) is a very active field that ensures global coherence between agents' interactions in a distributed way and implicit global control. Under the awareness of its power, the application of MAS was no more limited to very specific problems, but to almost application area: optimization, neural network, robotics, fuzzy system, etc. In the other side, a complex system of Artificial Neural Network called Flexible Beta Basis Function Neural Tree (FBBFNT) has reached a great level in the prediction search domain. In the purpose of enlarging the application of the algorithm to complex applications of the real problems, a new architecture of MAS was designed and applied to the FBBFNT process. This new multi-agent system based on communications and negotiations allowed the resolution of more complex prediction problems and the acceleration of the global convergence speed. 2014 IEEE.
Název v anglickém jazyce
Multi-agent evolutionary design of Flexible Beta Basis Function Neural Tree
Popis výsledku anglicky
Multi-Agent System (MAS) is a very active field that ensures global coherence between agents' interactions in a distributed way and implicit global control. Under the awareness of its power, the application of MAS was no more limited to very specific problems, but to almost application area: optimization, neural network, robotics, fuzzy system, etc. In the other side, a complex system of Artificial Neural Network called Flexible Beta Basis Function Neural Tree (FBBFNT) has reached a great level in the prediction search domain. In the purpose of enlarging the application of the algorithm to complex applications of the real problems, a new architecture of MAS was designed and applied to the FBBFNT process. This new multi-agent system based on communications and negotiations allowed the resolution of more complex prediction problems and the acceleration of the global convergence speed. 2014 IEEE.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks
ISBN
978-1-4799-1484-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
1265-1271
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Beijing
Datum konání akce
6. 7. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—