Global versus local approximation in inverse problems

0103680 - UT-L 20040186 RIV PL eng J - Journal Article
Krejsa, Jiří - Věchet, S. - Pulchart, J.
Global versus local approximation in inverse problems.
[Globální versus lokální aproximátory v inverzních problémech.]
Elektronika. Roč. 2004, 8-9 (2004), s. 57-60. ISSN 0033-2089.
[Mechatronics 2004. Warsaw, 23.09.2004-25.09.2004]
Institutional research plan: CEZ:AV0Z2076919
Keywords : approximation * inverse problems
Subject RIV: BC - Control Systems Theory

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).

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.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0010987