Application of artificial neural network and genetic algorithm to forecasting of wind power output
Tekijät
Päivämäärä
2007Pääsyrajoitukset
Aineistoon pääsyä on rajoitettu tekijänoikeussyistä. Aineisto on luettavissa Jyväskylän yliopiston kirjaston arkistotyöasemalta. Ks. https://kirjasto.jyu.fi/kokoelmat/arkistotyoasema.
Tekijänoikeudet
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Evolutionary Algorithms and Metaheuristics : Applications in Engineering Design and Optimization
Greiner, David; Periaux, Jacques; Quagliarella, Domenico; Magalhaes-Mendes, Jorge; Galván, Blas (Hindawi Publishing Corporation, 2018) -
The Impact of Regularization on Convolutional Neural Networks
Zeeshan, Khaula (2018)Syvä oppiminen (engl. deep learning) on viime aikoina tullut suosituimmaksi koneoppimisen menetelmäksi. Konvoluutio(hermo)verkko on yksi suosituimmista syvän oppimisen arkkitehtuureista monimutkaisiin ongelmiin kuten kuvien ... -
Using deep neural networks for kinematic analysis : challenges and opportunities
Cronin, Neil J. (Elsevier BV, 2021)Kinematic analysis is often performed in a lab using optical cameras combined with reflective markers. With the advent of artificial intelligence techniques such as deep neural networks, it is now possible to perform such ... -
Mapping Automation in Journalism Studies 2010–2019 : A Literature Review
Siitonen, Marko; Laajalahti, Anne; Venäläinen, Päivi (Routledge, 2024)The algorithmic turn has fundamentally transformed journalistic work. Academic interest in the implication of automated algorithms for journalism has grown hand-in-hand with their everyday use. This paper presents a ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.