This HTML5 document contains 45 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F00216305%3A26220%2F06%3APU58279%21RIV06-GA0-26220___/
n14http://localhost/temp/predkladatel/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n6http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n16http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n5http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F00216305%3A26220%2F06%3APU58279%21RIV06-GA0-26220___
rdf:type
skos:Concept n15:Vysledek
dcterms:description
In the paper, an original methodology for the automatic creation of neural models of microwave structures is proposed and verified. Following the methodology, neural models of the prescribed accuracy are built within the minimum CPU time. Validity of the proposed methodology is verified by developing neural models of selected microwave structures. Functionality of neural models is verified in a design - a neural model is joined with a genetic algorithm to find a global minimum of a formulated objectivee function. The objective function is minimized using different versions of genetic algorithms, and their mutual combinations. The verified methodology of the automated creation of accurate neural models of microwave structures, and their association with global optimization routines are the most important original features of the paper. V článku je popsána původní metodika automatického vytváření neuronových modelů mikrovlnných struktur. Díky metodice lze vytvářet neuronové modely o předepsané přesnosti s minimálním výpočetním výkonem. Platnost metodiky je ověřena vývojem neuronových modelů vybraných mikrovlnných struktur. Funkčnost neuronových modelů je testována návrhem - neuronový model je spojen s genetickým algoritmem s cílem nalézt globální minimum formulované kriteriální funkce. Kriteriální funkce je minimalizována různými verzeemi genetických algoritmů a jejich vzájemnými kombinacemi. Ověřená metodika automatického vytváření přesných neuronových modelů a jejich spojení s genetickými algoritmy je původním přínosem článku. In the paper, an original methodology for the automatic creation of neural models of microwave structures is proposed and verified. Following the methodology, neural models of the prescribed accuracy are built within the minimum CPU time. Validity of the proposed methodology is verified by developing neural models of selected microwave structures. Functionality of neural models is verified in a design - a neural model is joined with a genetic algorithm to find a global minimum of a formulated objectivee function. The objective function is minimized using different versions of genetic algorithms, and their mutual combinations. The verified methodology of the automated creation of accurate neural models of microwave structures, and their association with global optimization routines are the most important original features of the paper.
dcterms:title
Methodology of neural design: applications in microwave engineering Metodika neuronového návrhu: využití v mikrovlnném inženýrství Methodology of neural design: applications in microwave engineering
skos:prefLabel
Methodology of neural design: applications in microwave engineering Methodology of neural design: applications in microwave engineering Metodika neuronového návrhu: využití v mikrovlnném inženýrství
skos:notation
RIV/00216305:26220/06:PU58279!RIV06-GA0-26220___
n3:strany
12-17
n3:aktivita
n11:P n11:Z
n3:aktivity
P(GA102/04/1079), Z(MSM0021630513)
n3:cisloPeriodika
2
n3:dodaniDat
n5:2006
n3:domaciTvurceVysledku
n6:2821575 n6:3974405
n3:druhVysledku
n7:J
n3:duvernostUdaju
n13:S
n3:entitaPredkladatele
n17:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
485102
n3:idVysledku
RIV/00216305:26220/06:PU58279
n3:jazykVysledku
n19:eng
n3:klicovaSlova
Artificial neural networks, genetic algorithms, microwave structures.
n3:klicoveSlovo
n8:genetic%20algorithms n8:microwave%20structures. n8:Artificial%20neural%20networks
n3:kodStatuVydavatele
CZ - Česká republika
n3:kontrolniKodProRIV
[5BE2011394D5]
n3:nazevZdroje
Radioengineering
n3:obor
n4:JA
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:projekt
n18:GA102%2F04%2F1079
n3:rokUplatneniVysledku
n5:2006
n3:svazekPeriodika
15
n3:tvurceVysledku
Raida, Zbyněk Poměnka, Petr
n3:zamer
n16:MSM0021630513
s:issn
1210-2512
s:numberOfPages
6
n14:organizacniJednotka
26220