| 标题 |
 A new variable shape parameter strategy for RBF approximation using neural networks 一种基于神经网络的RBF逼近变形状参数新策略
相关领域
径向基函数
插值（计算机图形学）
人工神经网络
数学
多层感知器
高斯分布
层次RBF
反向
函数逼近
人工智能
算法
应用数学
模式识别（心理学）
计算机科学
运动（物理）
物理
几何学
量子力学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Computers & Mathematics with Applications 作者：Fatemeh Nassajian Mojarrad; Maria Han Veiga; Jan S. Hesthaven; Philipp Öffner 出版日期：2023-05-23 |
| 求助人 | |
| 下载 | |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
浮游
赫若魔
ephore
Meyako
pluto
兔子
小姑不在
带头大哥
馆长
陌shang
柳贯一
pcr163
GingerF
zcl
傲慢与偏见zz
遇上就这样吧
8R60d8
LaTeXer
生动梦松
小青椒
Gauss
Yan
mingpu
陶1122
leaolf
老阎
风趣雪一
快乐的胖子
皖公网安备34019202002308
