CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA

Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların a...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Selahattin SAYIL [verfasserIn]

Format:	E-Artikel
Sprache:	Englisch ; Türkisch

Erschienen:	2001

Schlagwörter:	cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması

Übergeordnetes Werk:	In: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences - Pamukkale University, 2015, 7(2001), 3, Seite 323-329
Übergeordnetes Werk:	volume:7 ; year:2001 ; number:3 ; pages:323-329

Links:	Link aufrufen Link aufrufen Journal toc Journal toc

Katalog-ID:	DOAJ046454578

Internformat


LEADER	01000caa a22002652 4500
001	DOAJ046454578
003	DE-627
005	20230502135758.0
007	cr uuu---uuuuu
008	230227s2001 xx \|\|\|\|\|o 00\| \|\|eng c
035			\|a (DE-627)DOAJ046454578
035			\|a (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8
040			\|a DE-627 \|b ger \|c DE-627 \|e rakwb
041			\|a eng \|a tur
050		0	\|a TA1-2040
100	0		\|a Selahattin SAYIL \|e verfasserin \|4 aut
245	1	0	\|a CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA
264		1	\|c 2001
336			\|a Text \|b txt \|2 rdacontent
337			\|a Computermedien \|b c \|2 rdamedia
338			\|a Online-Ressource \|b cr \|2 rdacarrier
520			\|a Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir.
650		4	\|a cmac training
650		4	\|a cmac algorithms
650		4	\|a maximum error algorithm
650		4	\|a cmac nöral devresi
650		4	\|a cmac algoritması
650		4	\|a maksimum hata algoritması
653		0	\|a Engineering (General). Civil engineering (General)
773	0	8	\|i In \|t Pamukkale University Journal of Engineering Sciences \|d Pamukkale University, 2015 \|g 7(2001), 3, Seite 323-329 \|w (DE-627)634760424 \|w (DE-600)2572000-4 \|x 21475881 \|7 nnns
773	1	8	\|g volume:7 \|g year:2001 \|g number:3 \|g pages:323-329
856	4	0	\|u https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 \|z kostenfrei
856	4	0	\|u https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale \|z kostenfrei
856	4	2	\|u https://doaj.org/toc/1300-7009 \|y Journal toc \|z kostenfrei
856	4	2	\|u https://doaj.org/toc/2147-5881 \|y Journal toc \|z kostenfrei
912			\|a GBV_USEFLAG_A
912			\|a SYSFLAG_A
912			\|a GBV_DOAJ
912			\|a SSG-OLC-PHA
912			\|a GBV_ILN_20
912			\|a GBV_ILN_22
912			\|a GBV_ILN_23
912			\|a GBV_ILN_24
912			\|a GBV_ILN_31
912			\|a GBV_ILN_39
912			\|a GBV_ILN_40
912			\|a GBV_ILN_60
912			\|a GBV_ILN_62
912			\|a GBV_ILN_63
912			\|a GBV_ILN_65
912			\|a GBV_ILN_69
912			\|a GBV_ILN_70
912			\|a GBV_ILN_73
912			\|a GBV_ILN_95
912			\|a GBV_ILN_105
912			\|a GBV_ILN_110
912			\|a GBV_ILN_151
912			\|a GBV_ILN_161
912			\|a GBV_ILN_170
912			\|a GBV_ILN_213
912			\|a GBV_ILN_230
912			\|a GBV_ILN_285
912			\|a GBV_ILN_293
912			\|a GBV_ILN_370
912			\|a GBV_ILN_602
912			\|a GBV_ILN_2014
912			\|a GBV_ILN_4012
912			\|a GBV_ILN_4037
912			\|a GBV_ILN_4112
912			\|a GBV_ILN_4125
912			\|a GBV_ILN_4126
912			\|a GBV_ILN_4249
912			\|a GBV_ILN_4305
912			\|a GBV_ILN_4306
912			\|a GBV_ILN_4307
912			\|a GBV_ILN_4313
912			\|a GBV_ILN_4322
912			\|a GBV_ILN_4323
912			\|a GBV_ILN_4324
912			\|a GBV_ILN_4325
912			\|a GBV_ILN_4335
912			\|a GBV_ILN_4338
912			\|a GBV_ILN_4367
912			\|a GBV_ILN_4700
951			\|a AR
952			\|d 7 \|j 2001 \|e 3 \|h 323-329

Indexfelder

author_variant	s s ss
matchkey_str	article:21475881:2001----::mcrlerskmn
hierarchy_sort_str	2001
callnumber-subject-code	TA
publishDate	2001
allfields	(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329
spelling	(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329
allfields_unstemmed	(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329
allfieldsGer	(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329
allfieldsSound	(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329
language	English Turkish
source	In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 7(2001), 3, Seite 323-329 volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329
sourceStr	In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 7(2001), 3, Seite 323-329 volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329
format_phy_str_mv	Article
institution	findex.gbv.de
topic_facet	cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General)
isfreeaccess_bool	true
container_title	Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
authorswithroles_txt_mv	Selahattin SAYIL @@aut@@
publishDateDaySort_date	2001-01-01T00:00:00Z
hierarchy_top_id	634760424
id	DOAJ046454578
language_de	englisch türkisch
fullrecord	<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01000caa a22002652 4500</leader><controlfield tag="001">DOAJ046454578</controlfield><controlfield tag="003">DE-627</controlfield><controlfield tag="005">20230502135758.0</controlfield><controlfield tag="007">cr uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">230227s2001 xx \|\|\|\|\|o 00\| \|\|eng c</controlfield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627)DOAJ046454578</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-627</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="c">DE-627</subfield><subfield code="e">rakwb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">eng</subfield><subfield code="a">tur</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">TA1-2040</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Selahattin SAYIL</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="c">2001</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac training</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac algorithms</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">maximum error algorithm</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac nöral devresi</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac algoritması</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">maksimum hata algoritması</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Engineering (General). Civil engineering (General)</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">In</subfield><subfield code="t">Pamukkale University Journal of Engineering Sciences</subfield><subfield code="d">Pamukkale University, 2015</subfield><subfield code="g">7(2001), 3, Seite 323-329</subfield><subfield code="w">(DE-627)634760424</subfield><subfield code="w">(DE-600)2572000-4</subfield><subfield code="x">21475881</subfield><subfield code="7">nnns</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="1" ind2="8"><subfield code="g">volume:7</subfield><subfield code="g">year:2001</subfield><subfield code="g">number:3</subfield><subfield code="g">pages:323-329</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/1300-7009</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/2147-5881</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_USEFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_DOAJ</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SSG-OLC-PHA</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_20</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_22</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_23</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_24</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_31</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_39</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_40</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_60</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_62</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_63</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_65</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_69</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_70</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_73</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_95</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_105</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_110</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_151</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_161</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_170</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_213</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_230</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_285</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_293</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_370</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_602</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2014</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4012</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4037</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4112</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4125</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4126</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4249</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4305</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4306</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4307</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4313</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4322</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4323</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4324</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4325</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4335</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4338</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4367</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4700</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">AR</subfield></datafield><datafield tag="952" ind1=" " ind2=" "><subfield code="d">7</subfield><subfield code="j">2001</subfield><subfield code="e">3</subfield><subfield code="h">323-329</subfield></datafield></record></collection>
callnumber-first	T - Technology
author	Selahattin SAYIL
spellingShingle	Selahattin SAYIL misc TA1-2040 misc cmac training misc cmac algorithms misc maximum error algorithm misc cmac nöral devresi misc cmac algoritması misc maksimum hata algoritması misc Engineering (General). Civil engineering (General) CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA
authorStr	Selahattin SAYIL
ppnlink_with_tag_str_mv	@@773@@(DE-627)634760424
format	electronic Article
delete_txt_mv	keep
author_role	aut
collection	DOAJ
remote_str	true
callnumber-label	TA1-2040
illustrated	Not Illustrated
issn	21475881
topic_title	TA1-2040 CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması
topic	misc TA1-2040 misc cmac training misc cmac algorithms misc maximum error algorithm misc cmac nöral devresi misc cmac algoritması misc maksimum hata algoritması misc Engineering (General). Civil engineering (General)
topic_unstemmed	misc TA1-2040 misc cmac training misc cmac algorithms misc maximum error algorithm misc cmac nöral devresi misc cmac algoritması misc maksimum hata algoritması misc Engineering (General). Civil engineering (General)
topic_browse	misc TA1-2040 misc cmac training misc cmac algorithms misc maximum error algorithm misc cmac nöral devresi misc cmac algoritması misc maksimum hata algoritması misc Engineering (General). Civil engineering (General)
format_facet	Elektronische Aufsätze Aufsätze Elektronische Ressource
format_main_str_mv	Text Zeitschrift/Artikel
carriertype_str_mv	cr
hierarchy_parent_title	Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
hierarchy_parent_id	634760424
hierarchy_top_title	Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
isfreeaccess_txt	true
familylinks_str_mv	(DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4
title	CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA
ctrlnum	(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8
title_full	CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA
author_sort	Selahattin SAYIL
journal	Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
journalStr	Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
callnumber-first-code	T
lang_code	eng tur
isOA_bool	true
recordtype	marc
publishDateSort	2001
contenttype_str_mv	txt
container_start_page	323
author_browse	Selahattin SAYIL
container_volume	7
class	TA1-2040
format_se	Elektronische Aufsätze
author-letter	Selahattin SAYIL
title_sort	cmac nöral devresi̇ i̇çi̇n kombi̇ne bi̇r algori̇tma
callnumber	TA1-2040
title_auth	CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA
abstract	Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir.
abstractGer	Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir.
abstract_unstemmed	Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir.
collection_details	GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700
container_issue	3
title_short	CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA
url	https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale https://doaj.org/toc/1300-7009 https://doaj.org/toc/2147-5881
remote_bool	true
ppnlink	634760424
callnumber-subject	TA - General and Civil Engineering
mediatype_str_mv	c
isOA_txt	true
hochschulschrift_bool	false
callnumber-a	TA1-2040
up_date	2024-07-03T20:45:31.077Z
_version_	1803592171340693504
fullrecord_marcxml	<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01000caa a22002652 4500</leader><controlfield tag="001">DOAJ046454578</controlfield><controlfield tag="003">DE-627</controlfield><controlfield tag="005">20230502135758.0</controlfield><controlfield tag="007">cr uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">230227s2001 xx \|\|\|\|\|o 00\| \|\|eng c</controlfield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627)DOAJ046454578</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-627</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="c">DE-627</subfield><subfield code="e">rakwb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">eng</subfield><subfield code="a">tur</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">TA1-2040</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Selahattin SAYIL</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="c">2001</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac training</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac algorithms</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">maximum error algorithm</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac nöral devresi</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac algoritması</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">maksimum hata algoritması</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Engineering (General). Civil engineering (General)</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">In</subfield><subfield code="t">Pamukkale University Journal of Engineering Sciences</subfield><subfield code="d">Pamukkale University, 2015</subfield><subfield code="g">7(2001), 3, Seite 323-329</subfield><subfield code="w">(DE-627)634760424</subfield><subfield code="w">(DE-600)2572000-4</subfield><subfield code="x">21475881</subfield><subfield code="7">nnns</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="1" ind2="8"><subfield code="g">volume:7</subfield><subfield code="g">year:2001</subfield><subfield code="g">number:3</subfield><subfield code="g">pages:323-329</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/1300-7009</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/2147-5881</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_USEFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_DOAJ</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SSG-OLC-PHA</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_20</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_22</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_23</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_24</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_31</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_39</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_40</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_60</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_62</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_63</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_65</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_69</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_70</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_73</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_95</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_105</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_110</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_151</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_161</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_170</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_213</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_230</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_285</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_293</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_370</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_602</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2014</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4012</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4037</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4112</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4125</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4126</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4249</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4305</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4306</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4307</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4313</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4322</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4323</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4324</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4325</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4335</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4338</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4367</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4700</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">AR</subfield></datafield><datafield tag="952" ind1=" " ind2=" "><subfield code="d">7</subfield><subfield code="j">2001</subfield><subfield code="e">3</subfield><subfield code="h">323-329</subfield></datafield></record></collection>
score	7.4009285

Nicht das Richtige dabei?

Schreiben Sie uns!

CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA

Nicht das Richtige dabei?

Zugang & Verfügbarkeit

Vorhandene Bände

Nicht das Richtige dabei?