• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI

    Nonlinear Modeling

    Advanced Black-Box Techniques

    AvJohan A.K. Suykens,Joos P.L. Vandewalle

    Inbunden, Engelska, 1998

    1 672 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    Nonlinear Modeling: Advanced Black-Box Techniques discusses methods on Neural nets and related model structures for nonlinear system identification; Enhanced multi-stream Kalman filter training for recurrent networks; The support vector method of function estimation; Parametric density estimation for the classification of acoustic feature vectors in speech recognition; Wavelet-based modeling of nonlinear systems; Nonlinear identification based on fuzzy models; Statistical learning in control and matrix theory; Nonlinear time-series analysis. It also contains the results of the K.U. Leuven time series prediction competition, held within the framework of an international workshop at the K.U. Leuven, Belgium in July 1998.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:1998-06-30
    • Mått:155 x 235 x 20 mm
    • Vikt:729 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Antal sidor:256
    • Upplaga:1998
    • Förlag:Kluwer Academic Publishers
    • ISBN:9780792381952

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT
    • Referensverk och tvärvetenskap inom Samhälle och politik

    Innehållsförteckning

    • 1 Neural Nets and Related Model Structures for Nonlinear System Identification.- 1.1 Introduction.- 1.2 Black-box Identification Approach.- 1.3 Fitting the Parameters.- 1.4 The Nonlinear Mapping.- 1.5 Some Standard Theory on Model Properties.- 1.6 Bias-Variance Trade-off.- 1.7 Discussion.- 1.8 Dynamic Systems.- 1.9 A stepwise Approach to Nonlinear Black-box Identification.- 1.10 Examples.- 1.11 Conclusions.- References.- 2 Enhanced Multi-Stream Kaiman Filter Training for Recurrent Networks.- 2.1 Introduction.- 2.2 Network Architecture and Execution.- 2.3 Gradient Calculation.- 2.4 EKF Multi-Stream Training.- 2.5 A Modeling Example.- 2.6 Alternating training of weights and initial states.- 2.7 Toward more coordinated training of weights and states-A Motivating Example.- 2.8 The Mackey-Glass Series.- 2.9 Use of a structured evolver.- 2.10 Summary.- References.- 3 The Support Vector Method of Function Estimation.- 3.1 Introduction.- 3.2 The Optimal Hyperplane.- 3.3 The Support Vector Machine for Pattern Recognition.- 3.4 Examples of SV Machines for Pattern Recognition.- 3.5 The SVM for regression estimation.- 3.6 Kernels for Estimating Real-Valued Functions.- 3.7 Solving Operator Equations.- 3.8 Conclusion.- References.- 4 Parametric Density Estimation for the Classification of Acoustic Feature Vectors in Speech Recognition.- 4.1 Introduction.- 4.2 The Probability Densities.- 4.3 Maximum Likelihood Estimation.- 4.4 Mixture Models.- 4.5 Numerical experiment.- 4.6 Conclusion.- References.- 5 Wavelet Based Modeling of Nonlinear Systems.- 5.1 Introduction.- 5.2 Wavelet Interpolation Method.- 5.3 Wavelet Interpolation in Sobolev Space.- 5.4 Numerical Examples.- 5.5 Conclusions.- Appendix: Constrained Minimal Norm Interpolation.- References.- 6 Nonlinear Identification based onFuzzy Models.- 6.1 Introduction.- 6.2 Functional fuzzy models.- 6.3 Fuzzy Modelling algorithms without structure determination.- 6.4 Structure determination.- 6.5 A worked example.- 6.6 Discussion.- References.- 7 Statistical Learning in Control and Matrix Theory.- 7.1 Introduction.- 7.2 Paradigm of Controller Synthesis Problem.- 7.3 Various Types of “Near” Minima.- 7.4 A General Approach to Randomized Algorithms.- 7.5 Some Sufficient Conditions for the UCEM Property.- 7.6 Robust Stabilization.- 7.7 Weighted H?Norm Minimization.- 7.8 Randomized Algorithms for Matrix Problems.- 7.9 Sample Complexity Issues.- 7.10 Conclusions.- References.- 8 Nonlinear Time-Series Analysis.- 8.1 Introduction.- 8.2 State space reconstruction.- 8.3 Influence of the reconstruction parameters.- 8.4 Noise reduction.- 8.5 Detecting nonlinearities.- 8.6 Modelling and prediction.- 8.7 Fractal dimensions.- 8.8 Lyapunov exponents.- 8.9 Synchronization of chaotic dynamics.- 8.10 Spatio-temporal time series.- References.- 9 The K.U.Leuven Time Series Prediction Competition.- 9.1 Introduction.- 9.2 Origin of the data.- 9.3 Results of the competition.- 9.4 Conclusions.- References.