• 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. Matematik och naturvetenskap
    3. Biologi
    4. Biovetenskap

    COMPUTATIONAL ECOLOGY: ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND THEIR APPLICATIONS

    AvWenJun Zhang

    Inbunden, Engelska, 2010

    1 562 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 3-6 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    Due to the complexity and non-linearity of most ecological problems, artificial neural networks (ANNs) have attracted attention from ecologists and environmental scientists in recent years. As these networks are increasingly being used in ecology for modeling, simulation, function approximation, prediction, classification and data mining, this unique and self-contained book will be the first comprehensive treatment of this subject, by providing readers with overall and in-depth knowledge on algorithms, programs, and applications of ANNs in ecology. Moreover, a new area of ecology, i.e., computational ecology, is proposed and its scopes and objectives are defined and discussed.Computational Ecology consists of two parts: the first describes the methods and algorithms of ANNs, interpretability and mathematical generalization of neural networks, Matlab neural network toolkit, etc., while the second provides case studies of applications of ANNs in ecology, Matlab codes, and comparisons of ANNs with conventional methods. This publication will be a valuable reference for research scientists, university teachers, graduate students and high-level undergraduates in the areas of ecology, environmental sciences, and computational science.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2010-06-28
    • Mått:162 x 234 x 22 mm
    • Vikt:574 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Antal sidor:312
    • Förlag:World Scientific Publishing Co Pte Ltd
    • ISBN:9789814282628

    Utforska kategorier

    • Biovetenskap inom Naturvetenskap och teknik

    Innehållsförteckning

    • Part I: Linear Neural Network and General Regression Neural Network; Probabilistic Neural Network; BP Neural Network; RBF Neural Network; Functional Link Artificial Neural Network; Wavelet Neural Network; Self-Organizing Neural Networks; Discrete and Continuous Hopfield Neural Networks; LVQ Neural Network; ELMAN Neural Network; Self-Designed Neural Network; Interpretability of Neural Networks; Mathematical Principles of Neural Networks; Matlab Neural Network Toolkit; Part II: Dynamic Modeling of Survivor Process; Simulation of Dynamics of Plant Growth; Spatial Distribution Modeling of Arthropods; Spatial Succession Modeling of Biological Communities; Species Richness Estimation; Pattern Classifications of Ecosystems and Functional Groups; Simulation of Food Intake Dynamics; Modeling Arthropod Abundance from Plant Composition; Prediction of Primary Production Levels; Pest Risk Assessment; Sediment Transfer Prediction; Prediction of Forest Characteristics; Surface Ozone Estimation; Prediction of Nitrogen Dioxide Dispersion.