Kuczmann Miklós et al. Mágneses anyagok hiszterézis karakterisztikájának modellezése neurális hálózattal. (2000) HIRADÁSTECHNIKA: HÍRKÖZLÉS-INFORMATIKA 0018-2028 55 12 2-9, 1250250
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[1250250]
  1. Sipeky A. Relationship between Mechanical Stress and Magnetic Hysteresis. (2009)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[23452211] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23452211, Kapcsolat: 23816989
M Kuczmann. Crack Simulation in Magnetic Materials. (2001) Megjelent: 13th Conference on the Computation of Electromagnetic Fields, COMPUMAG pp. 42-43, 1250181
Absztrakt / Kivonat (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[1250181]
  1. M Rachek et al. 3-D movement simulation techniques using FE methods: Application to eddy current non-destructive testing. (2007) NDT & E INTERNATIONAL 0963-8695 40 1 35-42
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[23826349] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23826349, Kapcsolat: 23826349
Miklós Kuczmann. Vector Neural Network Hysteresis Model. (2001) PHYSICA B-CONDENSED MATTER 0921-4526 1873-2135 306 1-4 143-148, 1250111
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[1250111]
  1. Ermanno Cardelli. Advances in Magnetic Hysteresis Modeling. (2015)
    Szakkönyv (Könyv) | Tudományos[25184579] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25184579, Kapcsolat: 25184579
  2. Ma Lianwei et al. A MHO-based magnetic hysteresis model for amorphous materials. (2014) JOURNAL OF MAGNETISM AND MAGNETIC MATERIALS 0304-8853 372 1-6
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[24905487] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24905487, Kapcsolat: 24905487
  3. H MAN et al. AN INDIRECT IMPLICIT MODEL FOR FREQUENCY DEPENDENT HYSTERESES OF PIEZOELECTRIC CERAMICS. (2007) JOURNAL OF THE AUSTRALIAN CERAMIC SOCIETY 0004-881X 2510-1579 2510-1560 43 2 169-174
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[20714544] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714544, Kapcsolat: 20714544
M Kuczmann. Neural Network Based Scalar Hysteresis Model. (2001) INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ELECTROMAGNETICS AND MECHANICS 1383-5416 15 1-4 225-230, 1250114
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[1250114]
  1. D Flynn et al. Numerical solution of ODEs involving the derivative of a Preisach operator and with discontinuous RHS. (2006) JOURNAL OF PHYSICS-CONFERENCE SERIES 1742-6588 1742-6596 55 1 63-73
    Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk) | Tudományos[20714553] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714553, Kapcsolat: 20714553
M Kuczmann. Scalar Hysteresis Model Based on Neural Network. (2001) Megjelent: IEEE international workshop on intelligent signal processing : 24-25 May 2001, Budapest, Hungary : proceedings pp. 143-148, 1250177
Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[1250177]
  1. Mordjaoui Mourad. Modelisation des Effects Electromagnetiques. (2008)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[21050350] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21050350, Kapcsolat: 21050349
M Kuczmann. Simulation of Eddy Current Testing Method in Magnetic Materials. (2001) Megjelent: Applied Electromagnetics and Mechanics pp. 493-494, 1250088
Absztrakt / Kivonat (Könyvrészlet) | Tudományos[1250088]
  1. Stanculescu M et al. Modifications analysis of substance property for aged materials. (2011) ISBN:9781457705076
    Egyéb konferenciakötet | Tudományos[25187192] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25187192, Kapcsolat: 25187192
  2. I F Hantila. The Use of FEM-BEM Hybrid Methods for Flaw Shape Reconstruction (MAGNED). (2008) REVISTA ROMANA A INOVARII 1844-8356 1 37-40
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[20714555] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714555, Kapcsolat: 20714555
  3. F Hantila. Reconstrucţia zonelor imbătranite ale pieselor feromagnetice. (2005)
    Egyéb konferenciakötet | Tudományos[25187202] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25187202, Kapcsolat: 25187202
M Kuczmann et al. A new neural-network-based scalar hysteresis model. (2002) IEEE TRANSACTIONS ON MAGNETICS 0018-9464 1941-0069 38 2 857-860, 1250115
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[1250115]
  1. Alhmoud Lina et al. Prediction of Hysteresis Loop of Barium Hexaferrite Nanoparticles Based on Neuroevolutionary Models. (2021) SYMMETRY 2073-8994 13 6
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32330000] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32330000, Kapcsolat: 30578710
  2. Chi Lianqiang et al. Implementation of Vector Hysteresis Model Utilizing Enhanced Neural Network Based on Collaborative Algorithm. (2020) IEEE ACCESS 2169-3536 8 34162-34169
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31695843] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31695843, Kapcsolat: 29571779
  3. Qiao Guangyuan et al. Analysis of Magnetic Properties of AlNiCo and Magnetization State Estimation in Variable-Flux PMSMs. (2019) IEEE TRANSACTIONS ON MAGNETICS 0018-9464 1941-0069 55 7
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[30948404] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30948404, Kapcsolat: 28470239
  4. Zhang Chao et al. Multivalued Neural Network Inverse Modeling and Applications to Microwave Filters. (2018) IEEE TRANSACTIONS ON MICROWAVE THEORY AND TECHNIQUES 0018-9480 66 8 3781-3797
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[27591059] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27591059, Kapcsolat: 27591059
  5. Zhang Shukuan et al. An Easy-to-Implement Hysteresis Model Identification Method Based on Support Vector Regression. (2017) IEEE TRANSACTIONS ON MAGNETICS 0018-9464 1941-0069 53 Dublin
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[27096378] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 27096378, Kapcsolat: 27096378
  6. N Luo et al. Observability and Controllability Analysis for Micro-Positioning Stage Described by Sandwich Model with Hysteresis. (2016) ASIAN JOURNAL OF CONTROL 1561-8625 - p. -
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[26305364] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26305364, Kapcsolat: 26305364
  7. Gabriele Maria et al. On the Generalization Capabilities of the Ten-Parameter Jiles-Atherton Model. (2015) MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING 1024-123X 1563-5147 2015
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[26305354] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26305354, Kapcsolat: 26305354
  8. E Cardelli. Chapter 4 – Advances in Magnetic Hysteresis Modeling. (2015) Megjelent: Handbook of Magnetic Materials pp. 323-409
    Könyvfejezet (Könyvrészlet) | Tudományos[26305358] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26305358, Kapcsolat: 26305358
  9. Xin W et al. Analysis of minor hysteresis characteristic for ferromagnetic material under pulsed current excitation. (2014) ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO / PROCEEDINGS OF THE CHINESE SOCIETY OF ELECTRICAL ENGINEERING 0258-8013 34 12 2004-2011
    Folyóiratcikk | Tudományos[23845278] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845278, Kapcsolat: 23845278
  10. Amr A. Utilizing neural networks in magnetic media modeling and field computation. (2013) INTERNATIONAL JOURNAL OF ASTRONOMY RESEARCH 2013
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[24128870] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24128870, Kapcsolat: 24128870
  11. Azzaoui S. Neuro-genetic optimization of magnetic hysteresis integrates in electromagnetic systems. (2013) MEDITERRANEAN JOURNAL OF MEASUREMENT AND CONTROL 1743-9310 9 3 118-126
    Folyóiratcikk | Tudományos[23845279] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845279, Kapcsolat: 23845279
  12. Guo W et al. Neural network hysteresis modeling with an improved Preisach model for piezoelectric actuators. (2012) ENGINEERING COMPUTATIONS 0264-4401 29 3 248-259
    Folyóiratcikk | Tudományos[23845280] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845280, Kapcsolat: 23845280
  13. Wen-Fang Xie. Adaptive Control of Piezoelectric Actuators with Unknown Hysteresis. (2011)
    Egyéb[21529472] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21529472, Kapcsolat: 21529472
  14. Firouzi M et al. Hysteresis nonlinearity identification by using RBF neural network approach. (2010) Megjelent: 2010 18th Iranian Conference on Electrical Engineering, ICEE 2010 pp. 692-697
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[23845281] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845281, Kapcsolat: 23845281
  15. Zakerzadeh MR. Hysteresis identification of Shape Memory Alloy actuators using a novel artificial neural network based Presiach model. (2010) Megjelent: ASME 2010 Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems, SMASIS 2010 pp. 653-660
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[23845282] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845282, Kapcsolat: 23845282
  16. S Motoasca et al. Computer Aided Magnetic Measurements of Soft Magnetic Materials and Magnetic Characteristics Modeling. (2010) Megjelent: 6th International PhD&DLA Symposium pp. 169-178
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[21529329] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 21529329, Kapcsolat: 21529329
  17. Firouzi M et al. A novel preisach based neural network approach to hysteresis non-linearity modeling. (2010) Megjelent: 2010 International Conference on Artificial Intelligence, ICAI 2010 pp. 299-305
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[23845283] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845283, Kapcsolat: 23845283
  18. Sipeky A. Relationship between Mechanical Stress and Magnetic Hysteresis. (2009)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[23452211] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23452211, Kapcsolat: 20714566
  19. J Fu. On the Adaptive Controls of Nonlinear Systems with Different Hysteresis Model Representations. (2009)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[24128871] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24128871, Kapcsolat: 24128871
  20. Xie W-F et al. Observer based control of piezoelectric actuators with classical duhem modeled hysteresis. (2009) Megjelent: 2009 American Control Conference, ACC 2009 pp. 4221-4226
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[23845284] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845284, Kapcsolat: 23845284
  21. WF Xie et al. Neural Network-Based Adaptive Control of Piezoelectric Actuators with Unknown Hysteresis. (2009) INTERNATIONAL JOURNAL OF ADAPTIVE CONTROL AND SIGNAL PROCESSING 0890-6327 23 1 30-54
    Folyóiratcikk[20714501] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714501, Kapcsolat: 20714501
  22. W -F. Adaptive Control of Piezoelectric Actuators with Unknown Hysteresis. (2009) Megjelent: Adaptive Control pp. 259-276
    Könyvfejezet (Könyvrészlet) | Tudományos[24128869] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24128869, Kapcsolat: 24128869
  23. Mordjaoui Mourad. Modelisation des Effects Electromagnetiques. (2008)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[21050350] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21050350, Kapcsolat: 21050353
  24. M Mordjaoui et al. Ferromagnetic Hysteresis Modelling with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. (2008) JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING-ELEKTROTECHNICKY CASOPIS 1335-3632 1335-3632 59 5 260-265
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[23801060] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23801060, Kapcsolat: 20714502
  25. J Vojtko. Selected Types of Neural Networks for Magnetoelastic Sensor Error Suppression. (2007) J ELECTR ENG 58 4 232-235
    Folyóiratcikk[20714504] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714504, Kapcsolat: 20714504
  26. M Mordjaoui et al. Qualitative Modelling for Ferromagnetic Hysteresis Cycle. (2007) International Journal of Electrical, Computer, and Systems Engineering 1 1 50-56
    Folyóiratcikk[20714511] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714511, Kapcsolat: 20714511
  27. M Mordjaoui et al. Qualitative Modelling for Ferromagnetic Hysteresis Cycle. (2007) WORLD ACADEMY OF SCIENCE ENGINEERING AND TECHNOLOGY 2010-376X 2010-3778 1307-6892 36 88-94
    Folyóiratcikk[21529473] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21529473, Kapcsolat: 21529473
  28. Mordjaoui M. Qualitative Modelling for Ferromagnetic Hysteresis Cycle. (2007) Megjelent: PROCEEDINGS OF WORLD ACADEMY OF SCIENCE, ENGINEERING AND TECHNOLOGY pp. 425-431
    Egyéb konferenciaközlemény | Tudományos[24128868] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24128868, Kapcsolat: 24128868
  29. Mordjaoui M. Qualitative Modelling for Ferromagnetic Hysteresis Cycle. (2007) Megjelent: PROC WRLD ACAD SCI E pp. 425-431
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[24585645] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24585645, Kapcsolat: 24585645
  30. Mordjaoui M et al. Qualitative modelling for dynamic magnetic hysteresis. (2007) Megjelent: International Aegean Conference on Electrical Machines and Power Electronics and Electromotion ACEMP'07 and Electromotion'07 Jo... pp. 226-231
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[23845286] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845286, Kapcsolat: 23845286
  31. M Mordjaoui et al. Qualitative Ferromagnetic Hysteresis Modeling. (2007) JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE 1549-3636 1552-6607 3 6 399-405
    Folyóiratcikk[20714517] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714517, Kapcsolat: 20714517
  32. M Mordjaoui et al. Neuro-fuzzy Modeling for Dynamic Ferromagnetic Hysteresis. (2007) Megjelent: 4th International Conference on Computer Integrated Manufacturing CIP’2007 pp. 1-6
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[20714512] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 20714512, Kapcsolat: 20714512
  33. M Mordjaoui et al. Neuro-fuzzy Modeling for Dynamic Ferromagnetic Hysteresis. (2007) Megjelent: 4th International Conference on Computer Integrated Manufacturing CIP’2007
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[24128866] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24128866, Kapcsolat: 24128866
  34. Yao H et al. Neural network based adaptive control of piezoelectric actuator with unknown hysteresis. (2007) Megjelent: 2007 AMERICAN CONTROL CONFERENCE, VOLS 1-13 pp. 4297-4302
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[23845287] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845287, Kapcsolat: 23845287
  35. C Li et al. Modelling Preisach-type Hysteresis Nonlinearity Using Neural Network. (2007) INTERNATIONAL JOURNAL OF MODELLING AND SIMULATION 0228-6203 1925-7082 27 3 p. 205-4375
    Folyóiratcikk[20714507] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714507, Kapcsolat: 20714507
  36. M Mordjaoui et al. Dynamic Magnetic Hysteresis Modeling With an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. (2007) INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL COGNITION 1542-8060 1542-5908 5 2 25-30
    Folyóiratcikk[20714508] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714508, Kapcsolat: 20714508
  37. M Mordjaoui et al. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Modeling Magnetic Hysteresis. (2007) ASIAN JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY 1682-3915 1993-5994 6 1 95-101
    Folyóiratcikk[20714513] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714513, Kapcsolat: 20714513
  38. Vojtko J. USING NEURAL NETWORKS FOR ERROR SUPPRESSION IN NONLINEAR SYSTEMS WITH HYSTERESIS. (2006) METROLOGY AND MEASUREMENT SYSTEMS 0860-8229 13 1 79-89
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[23845298] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 23845298, Kapcsolat: 23845298
  39. CW Trowbridge et al. Some key developments in computational electromagnetics and their attribution. (2006) IEEE TRANSACTIONS ON MAGNETICS 0018-9464 1941-0069 42 4 503-508
    Folyóiratcikk[20714500] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714500, Kapcsolat: 20714500
  40. J Vojtko et al. Neural Network Linearization of Pressure Force Sensor Transfer Characteristic. (2006) ACTA POLYTECHNICA HUNGARICA 1785-8860 3 2 5-15
    Folyóiratcikk[20714514] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714514, Kapcsolat: 20714514
  41. Yu S et al. Sliding mode control of a piezoelectric actuator with neural network compensating rate-dependent hysteresis. (2005) Megjelent: 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation pp. 3641-3645
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[23845288] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845288, Kapcsolat: 23845288
  42. P Berényi et al. NON-LOCAL HYSTERESIS FUNCTION IDENTIFICATION AND COMPENSATION WITH NEURAL NETWORKS. (2005) IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT 0018-9456 1557-9662 54 6 2227-2238
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[2621833] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 2621833, Kapcsolat: 20714498
  43. Li C-T. Modeling and control for nonlinear systems with hysteresis. (2005) CONTROL THEORY AND APPLICATIONS / KONG ZHI LI LUN YU YING YONG 1000-8152 22 2 281-287
    Folyóiratcikk | Tudományos[23845289] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23845289, Kapcsolat: 23845289
  44. CT Li et al. A neural networks model for hysteresis nonlinearity. (2004) SENSORS AND ACTUATORS A-PHYSICAL 0924-4247 112 1 49-54
    Folyóiratcikk[20714499] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714499, Kapcsolat: 20714499
  45. Bong-Jun Yang. Adaptive Output Feedback Control of Flexible Systems. (2004)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[21050345] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21050345, Kapcsolat: 21050345
  46. B J Yang. Adaptive Output Feedback Control of Flexible Systems. (2004)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[24128867] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24128867, Kapcsolat: 24128867
  47. P Berényi et al. Nonlocal hysteresis function identification and compensation with neural networks. (2003) PERIODICA POLYTECHNICA-ELECTRICAL ENGINEERING 0324-6000 1587-3781 2064-5260 2064-5279 47 3-4 253-268
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[2610530] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 2610530, Kapcsolat: 23845774
  48. S Kurz et al. Numerical Implementation of the 3D Vector Preisach model. (2002) Megjelent: The 10th International IGTE Symposium on Numerical Field Calculation in Electrical Engineering and European TEAM Workshop pp. 251-255
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[20714506] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 20714506, Kapcsolat: 20714506
  49. S Kurz et al. Numerical Implementation of the 3D Vector Preisach model. (2002) Megjelent: The 10th International IGTE Symposium on Numerical Field Calculation in Electrical Engineering and European TEAM Workshop pp. 251-255
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[24128865] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24128865, Kapcsolat: 24128865
M Kuczmann et al. Hopfield Neural Network in Electromagnetic Field Calculation. (2002) Megjelent: Proceedings of the 10th International IGTE Symposium on Numerical Field Calculation in Electrical Engineering and European TEAM... pp. 191-194, 1250197
Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[1250197]
  1. A Nouicer et al. Hybrid method based on the inverse wavelet transform and hopfield network to reconstruct the transformed data. (2004) INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ELECTROMAGNETICS AND MECHANICS 1383-5416 19 1-4 607-611
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[23817016] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23817016, Kapcsolat: 23523934
M Kuczmann. Neural Network Based Vector Hysteresis Operator. (2002) Megjelent: Abstracts of The Tenth Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation p. 190, 1250193
Absztrakt / Kivonat (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[1250193]
  1. Mordjaoui Mourad. Modelisation des Effects Electromagnetiques. (2008)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[21050350] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21050350, Kapcsolat: 21050350
  2. A Nouicer et al. Hybrid method based on the inverse wavelet transform and hopfield network to reconstruct the transformed data. (2004) INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ELECTROMAGNETICS AND MECHANICS 1383-5416 19 1-4 607-611
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[23817016] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23817016, Kapcsolat: 23817016
M Kuczmann et al. Neural Network Model of Magnetic Hysteresis. (2002) COMPEL-THE INTERNATIONAL JOURNAL FOR COMPUTATION AND MATHEMATICS IN ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING 0332-1649 21 3 364-376, 1737017
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[1737017]
  1. Alhmoud Lina et al. Prediction of Hysteresis Loop of Barium Hexaferrite Nanoparticles Based on Neuroevolutionary Models. (2021) SYMMETRY 2073-8994 13 6
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32330000] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32330000, Kapcsolat: 30579216
  2. Polar A. et al. A deep machine learning algorithm for construction of the Kolmogorov-Arnold representation. (2021) ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE 0952-1976 99
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32330310] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32330310, Kapcsolat: 30579215
  3. Cardelli Ermanno et al. Neural Modelling of Magnetic Materials for Aircraft Power Converters Simulations. (2020) Megjelent: 2020 IEEE 20th Mediterranean Electrotechnical Conference ( MELECON) pp. 125-129
    Könyvfejezet (Könyvrészlet) | Tudományos[32556223] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32556223, Kapcsolat: 30936944
  4. Szabó Zsolt. Mágneses anyagok és elektromágneses metaanyagok modellezése és mérnöki alkalmazásai. (2018)
    MTA Doktora (Disszertáció) | Tudományos[32556276] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32556276, Kapcsolat: 30936945
  5. Zeinali R. et al. Improved preisach model for modelling magnetic hysteresis effect in non-oriented steels. (2018) Megjelent: 2018 XIII International Conference on Electrical Machines (ICEM) pp. 1031-1036
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[32639318] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 32639318, Kapcsolat: 27840853
  6. Szabó Zs et al. Implementation and Identification of Preisach type Hysteresis Models with Everett Function in Closed Form. (2016) JOURNAL OF MAGNETISM AND MAGNETIC MATERIALS 0304-8853 406 251-258
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[2999318] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 2999318, Kapcsolat: 26306504
  7. Lozito Gabriele et al. On the Generalization Capabilities of the Ten-Parameter Jiles-Atherton Model. (2015) MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING 1024-123X 1563-5147
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[25497849] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25497849, Kapcsolat: 25497849
  8. Francesco Riganti. A ten-parameter model for the static hysteresis simulation of ferromagnetic materials. (2015) Megjelent: AEIT International Annual Conference (AEIT)
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[26306510] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26306510, Kapcsolat: 26306510
  9. F A Guerra et al. Multivariable nonlinear boiler power plant identification through neural networks and Particle Swarm Optimization approaches. (2010) Megjelent: 9th IEEE/IAS International Conference on Industry Applications (INDUSCON), 2010 pp. 1-6
    Könyvrészlet | Tudományos[23523457] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23523457, Kapcsolat: 23523457
  10. F A Guerra et al. Multi-Step Ahead Nonlinear Identification of Lorenz’s Chaotic System Using Radial Basis Neural Network with Learning by Clustering and Particle Swarm Optimization. (2008) CHAOS SOLITONS & FRACTALS 0960-0779 35 5 967-979
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[21633623] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21633623, Kapcsolat: 21633623
  11. M Mordjaoui et al. Hysteresis Modeling with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. (2008) FERROELECTRICS 0015-0193 1563-5112 372 1 54-65
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[21633612] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21633612, Kapcsolat: 21633612
  12. M Mordjaoui et al. Ferromagnetic Hysteresis Modelling with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. (2008) JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING-ELEKTROTECHNICKY CASOPIS 1335-3632 1335-3632 59 5 260-265
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[23801060] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23801060, Kapcsolat: 23801060
  13. L dos S et al. B-spline neural network design using improved differential evolution for identification of an experimental nonlinear process. (2008) APPLIED SOFT COMPUTING 1568-4946 1872-9681 8 4 1513-1522
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[21633620] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21633620, Kapcsolat: 21633620
  14. M Mordjaoui et al. Qualitative Modelling for Ferromagnetic Hysteresis Cycle. (2007) INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL, COMPUTER AND SYSTEMS ENGINEERING 1307-5179 1 1 50-56
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[23801103] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23801103, Kapcsolat: 23801103
  15. M Mordjaoui et al. Qualitative Modelling for Ferromagnetic Hysteresis Cycle. (2007) WORLD ACADEMY OF SCIENCE ENGINEERING AND TECHNOLOGY 2010-376X 2010-3778 1307-6892 1 12 79-85
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[23801104] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23801104, Kapcsolat: 23801104
  16. Mordjaoui M. Qualitative Modelling for Ferromagnetic Hysteresis Cycle. (2007) Megjelent: PROCEEDINGS OF WORLD ACADEMY OF SCIENCE, ENGINEERING AND TECHNOLOGY pp. 425-431
    Könyvrészlet[24128101] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24128101, Kapcsolat: 24128101
  17. Mordjaoui M et al. Qualitative modelling for dynamic magnetic hysteresis. (2007) Megjelent: International Aegean Conference on Electrical Machines and Power Electronics, 2007. ACEMP '07 pp. 226-231
    Könyvrészlet | Tudományos[23801089] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23801089, Kapcsolat: 23801089
  18. M Mordjaoui et al. Qualitative Ferromagnetic Hysteresis Modeling. (2007) JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE 1549-3636 1552-6607 3 6 399-405
    Folyóiratcikk[20714517] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714517, Kapcsolat: 23801073
  19. M Mordjaoui et al. Neuro-fuzzy Modeling for Dynamic Ferromagnetic Hysteresis. (2007) Megjelent: 4th International Conference on Computer Integrated Manufacturing CIP’2007
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[23801071] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23801071, Kapcsolat: 23801071
  20. L S Coelcho. Identification of an Experimental Process by B-Spline Neural Network Using Improved Differential Evolution Training. (2007) Megjelent: Soft Computing in Industrial Applications Advances in Soft Computing pp. 72-81
    Könyvfejezet (Könyvrészlet) | Tudományos[23523465] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23523465, Kapcsolat: 23523465
  21. Coelho LD. Identification of an experimental process by B-spline neural network using improved differential evolution training. (2007) Megjelent: Soft Computing in Industrial Applications: Recent and Emerging Methods and Techniques pp. 72-81
    Könyvrészlet[24128103] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24128103, Kapcsolat: 24128103
  22. M Mordjaoui et al. Dynamic Magnetic Hysteresis Modeling With an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. (2007) INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL COGNITION 1542-8060 1542-5908 5 2 25-30
    Folyóiratcikk[20714508] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714508, Kapcsolat: 23801055
  23. M Mordjaoui et al. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Modeling Magnetic Hysteresis. (2007) ASIAN JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY 1682-3915 1993-5994 6 1 95-101
    Folyóiratcikk[20714513] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 20714513, Kapcsolat: 21633632
  24. L S Coelho et al. Nonlinear system identification based on B-spline neural network and modified particle swarm optimization. (2006) Megjelent: International Joint Conference on Neural Networks 2006, IJCNN '06 pp. 3748-3753
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[21633927] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 21633927, Kapcsolat: 21633927
  25. L dos. Identification of an Experimental Process by B-Spline Neural Network Using Improved Differential Evolution Training. (2006) Megjelent: The 11th Online World Conference on Soft Computing in Industrial Applications pp. 1-10
    Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény) | Tudományos[21633647] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21633647, Kapcsolat: 21633647
  26. P Berényi et al. NON-LOCAL HYSTERESIS FUNCTION IDENTIFICATION AND COMPENSATION WITH NEURAL NETWORKS. (2005) IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT 0018-9456 1557-9662 54 6 2227-2238
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[2621833] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 2621833, Kapcsolat: 23801117
  27. P Berényi et al. Non-Local Hysteresis Function Identification and Compensation with Neural Networks. (2003) PERIODICA POLYTECHNICA-ELECTRICAL ENGINEERING 0324-6000 1587-3781 2064-5260 2064-5279 47 3-4 253-267
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[23801116] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23801116, Kapcsolat: 23801116
  28. Berenyi P et al. Neural networks for nonlocal hysteresis function identification and compensation. (2003) Megjelent: 2003 IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing: „From Classical measurement to computing with perceptions” pp. 155-160
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[2621834] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 2621834, Kapcsolat: 21633929
M Kuczmann et al. Vector hysteresis model based on neural network. (2003) COMPEL-THE INTERNATIONAL JOURNAL FOR COMPUTATION AND MATHEMATICS IN ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING 0332-1649 22 3 730-743, 1250122
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[1250122]
  1. Zhao Xiaojun et al. Anisotropic Vector Hysteresis Simulation of Soft Magnetic Composite Materials Based on a Hybrid Algorithm of PSO-Powell. (2020) MATERIALS 1996-1944 13 14
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31436880] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31436880, Kapcsolat: 29152564
  2. Sipeky A. Relationship between Mechanical Stress and Magnetic Hysteresis. (2009)
    PhD (Disszertáció) | Tudományos[23452211] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23452211, Kapcsolat: 23821194
Kis P. et al. Hysteresis measurement in LabView. (2004) PHYSICA B-CONDENSED MATTER 0921-4526 1873-2135 343 1-4 357-363, 1603299
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[1603299]
  1. Fathabad SM et al. BH hysteresis measurement system for thin soft magnetic materials. (2021) MEASUREMENT 0263-2241 172
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31943980] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31943980, Kapcsolat: 30579083
  2. Raj R et al. A Novel Cost-Effective Magnetic Characterization Tool for Soft Magnetic Materials Used in Electrical Machines. (2021) IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT 0018-9456 1557-9662 70
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32285672] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32285672, Kapcsolat: 30579080
  3. Villanueva-Lopez V et al. A LabVIEW based virtual instrument system for mid infrared laser spectroscopy measurements. (2021) JOURNAL OF INSTRUMENTATION 1748-0221 16 5
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32181165] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32181165, Kapcsolat: 30579081
  4. Zhao Xiaojun et al. Measurement and modeling of hysteresis characteristics in ferromagnetic materials under DC magnetizations. (2019) AIP ADVANCES 2158-3226 9 2
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[30949153] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30949153, Kapcsolat: 28471336
  5. Mehboob N. et al. Hysteresis measurements of soft magnetic materials and estimation of residual stresses. (2019) INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ELECTROMAGNETICS AND MECHANICS 1383-5416 60 1 55-62
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32111797] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32111797, Kapcsolat: 28471335
  6. Evstatiev Boris et al. Phase Shift Tuning for Measurement of Hysteresis Losses in Inductors with Magnetic Core. (2018) Megjelent: 20th International Symposium on Electrical Apparatus and Technologies pp. 1-4
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[30418857] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 30418857, Kapcsolat: 27840587
  7. Evstatiev Boris I. et al. Phase Shift Tuning for Measurement of Hysteresis Losses in Inductors with Magnetic Core. (2018) Megjelent: 2018 20TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ELECTRICAL APPARATUS AND TECHNOLOGIES (SIELA)
    Könyvrészlet | Tudományos[30418814] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30418814, Kapcsolat: 27840590
  8. Dadic Martin et al. Automated system for the measurement of AC magnetization characteristics. (2018) Megjelent: 2018 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO) pp. 0139-0143
    Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[30418923] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 30418923, Kapcsolat: 27840646
2022-06-27 19:25