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Enregistrement W3025908742 · doi:10.3233/jifs-179813

Intelligence computing approach for solving second order system of Emden–Fowler model

2020· article· en· W3025908742 sur OpenAlexaff
Zulqurnain Sabir, Fazli Amin, Daniel Pohl, Juan L. G. Guirao

Notice bibliographique

RevueJournal of Intelligent & Fuzzy Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensKinectrics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrectnessSequential quadratic programmingComputer scienceVariance (accounting)Artificial neural networkConvergence (economics)Consistency (knowledge bases)Scheme (mathematics)AlgorithmQuadratic equationMean squared errorGenetic algorithmStandard deviationMathematical optimizationMathematicsQuadratic programmingArtificial intelligenceMachine learningStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research study, an advance computational intelligence paradigm is used for solving second order Emden-Fowler system (EFS) based on artificial neural network, genetic algorithm (GA) which is a famous global search method, sequential quadratic programming (SQP) known as rapid local refinement and the hybrid of GA-SQP. The proficiency of the designed scheme is inspected by solving the three examples of EFS to check the efficiency, consistency, precision and exactness of the technique. The numerical outcomes of the purposed scheme are compared with the exact solution that shows the significance of the scheme based on accuracy, correctness and convergence. Moreover, statistical explorations have been executed to verify the precision and accuracy of the outcomes based on performance measures of mean absolute deviation, root mean squared error and variance account for.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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