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2012 | OriginalPaper | Chapter

On the Application of the Parzen-Type Kernel Probabilistic Neural Network and Recursive Least Squares Method for Learning in a Time-Varying Environment

Authors : Maciej Jaworski, Yoichi Hayashi

Published in: Parallel Processing and Applied Mathematics

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents the Parzen kernel-type regression neural network in combination with recursive least squares method to solve problem of learning in a time-varying environment. Sufficient conditions for convergence in probability are given. Simulation experiments are presented and discussed.

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Metadata
Title
On the Application of the Parzen-Type Kernel Probabilistic Neural Network and Recursive Least Squares Method for Learning in a Time-Varying Environment
Authors
Maciej Jaworski
Yoichi Hayashi
Copyright Year
2012
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Book
Parallel Processing and Applied Mathematics

Print ISBN: 978-3-642-31463-6

Electronic ISBN: 978-3-642-31464-3

Copyright Year: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-31464-3_50

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