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Gradient Descent Feed Forward Neural Networks for Forecasting the Trajectories
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJAST) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Advanced Science and Technology 바로가기
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- 통권
- Vol.34 (2011.09)바로가기
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- 페이지
- pp.83-88
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A153542
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- The paper demonstrates the forecasting of an aircraft trajectory in the vertical plane using gradient descent method for training a feed forward neural network system. For prediction of trajectory a neural networks system has been trained using a set of some arbitrary trajectories and then used to forecast for the new ones. Sliding Window method is being used for predictions, which is able to consider real points during flight to improve the precision in prediction. The results show that neural network can successfully be applied for such predictions
목차
Abstract
1. Introduction
2. Gradient Descent Learning Algorithm of Feed Forward Neural Networks
I. Initialize Weights and Offsets
II. Present Input and Desired Output Vector
III. Calculate Actual Outputs
IV. Adapt weights
V. Repeat by Going to Step 2
3. Prediction of Aircraft Trajectory using Feed Forward neural networks
4. Conclusion
References
키워드
Gradient descent networks forecasting of trajectories.저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Advanced Science and Technology
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2005-4238
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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