NEURAL NETWORK SYNTHESIS

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F12%3A43868836" target="_blank" >RIV/70883521:28140/12:43868836 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

NEURAL NETWORK SYNTHESIS

Popis výsledku v původním jazyce

: This report describes a feed forward Artificial Neural Network (ANN) synthesis via an Analytic Programming (AP) by means of the ANN creation, learning and optimization. This process encompasses four different fields: Evolutionary Algorithms, Symbolic Regression, ANN and parallel computing to successfully synthesize a suitable ANN within a reasonable time. ANN synthesis proved to be a useful and efficient tool for nonlinear modeling and its results were applied to intelligent system controlling an energetic framework of an urban agglomeration. Furthermore, the ANN synthesis proved to have the ability to synthesize smaller ANN than the Genetic Programming (GP) while simultaneously almost infinitely complex ANN can be synthesized by the application of multiple evolution loops. This process can also produce ANN with feed forward branching, which is an unavailable quality for the GP.

Název v anglickém jazyce

NEURAL NETWORK SYNTHESIS

Popis výsledku anglicky

: This report describes a feed forward Artificial Neural Network (ANN) synthesis via an Analytic Programming (AP) by means of the ANN creation, learning and optimization. This process encompasses four different fields: Evolutionary Algorithms, Symbolic Regression, ANN and parallel computing to successfully synthesize a suitable ANN within a reasonable time. ANN synthesis proved to be a useful and efficient tool for nonlinear modeling and its results were applied to intelligent system controlling an energetic framework of an urban agglomeration. Furthermore, the ANN synthesis proved to have the ability to synthesize smaller ANN than the Genetic Programming (GP) while simultaneously almost infinitely complex ANN can be synthesized by the application of multiple evolution loops. This process can also produce ANN with feed forward branching, which is an unavailable quality for the GP.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/ED2.1.00%2F03.0089" target="_blank" >ED2.1.00/03.0089: Centrum bezpečnostních, informačních a pokročilých technologií (CEBIA-Tech)</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

18th International Conference on Soft Computing

ISBN

978-80-214-4540-6

ISSN

1803-3814

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

274-279

Název nakladatele

VUT Brno

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

27. 6. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—