• 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. Naturvetenskap och teknik
    2. Teknik och industri
    3. Elektronik och kommunikationer

    Iterative Learning Control over Random Fading Channels

    AvDong Shen,Xinghuo Yu

    Inbunden, Engelska, 2023

    2 057 kr

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

    Fler format och utgåvor

    Häftad

    793 kr

    Beskrivning

    Random fading communication is a type of attenuation damage of data over certain propagation media. Establishing a systematic framework for the design and analysis of learning control schemes, the book studies in depth the iterative learning control for stochastic systems with random fading communication.The authors introduce both cases where the statistics of the random fading channels are known in advance and unknown. They then extend the framework to other systems, including multi-agent systems, point-to-point tracking systems, and multi-sensor systems. More importantly, a learning control scheme is established to solve the multi-objective tracking problem with faded measurements, which can help practical applications of learning control for high-precision tracking of networked systems.The book will be of interest to researchers and engineers interested in learning control, data-driven control, and networked control systems.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2023-12-22
    • Mått:156 x 234 x 24 mm
    • Vikt:820 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Antal sidor:338
    • Förlag:Taylor & Francis Ltd
    • ISBN:9781032646374

    Utforska kategorier

    • Elektronik och kommunikationer inom Naturvetenskap och teknik
    • Artificiell intelligens inom Data och IT

    Mer om författaren

    Dong Shen is a Professor at the School of Mathematics, Renmin University of China, Beijing, China. His research interests include iterative learning control, stochastic optimization, and distributed artificial intelligence.Xinghuo Yu is the Distinguished Professor, a Vice-Chancellor's Professorial Fellow, and an Associate Deputy Vice-Chancellor at the Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT University), Melbourne, Australia. He is a Fellow of the Australian Academy of Science, an Honorary Fellow of Engineers Australia, and a Fellow of the IEEE and several other professional associations.

    Innehållsförteckning

    • 1. Introduction SECTION I Known Channel Statistics 2. Learning Control Over Random Fading Channel 3. Tracking Performance Enhancement by Input Averaging 4. Averaging Techniques for Balancing Learning and Tracking Abilities SECTION II Unknown Channel Statistics 5. Gradient Estimation Method for Unknown Fading Channels 6. Iterative Estimation Method for Unknown Fading Channels 7. Learning-Tracking Framework Under Unknown Nonrepetitive Channel Randomness SECTION III Extensions of Systems and Problems 8. Learning Consensus with Faded Neighborhood Information 9. Point-to-Point Tracking with Fading Communications 10. Point-to-Point Tracking Using Reference Update Strategy 11. Multi-Objective Learning Tracking with Faded Measurements