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Neural Networks for Identification, Prediction and Control
Duc T. Pham (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
In recent years, there has been a growing interest in applying neural networks to dynamic systems identification (modelling), prediction and control. Neural networks are computing systems characterised by the ability to learn from examples rather than having to be programmed in a conventional sense. Their use enables the behaviour of complex systems to be modelled and predicted and accurate… control to be achieved through training, without a priori information about the systems' structures or parameters. This book describes examples of applications of neural networks In modelling, prediction and control. The topics covered include identification of general linear and non-linear processes, forecasting of river levels, stock market prices and currency exchange rates, and control of a time-delayed plant and a two-joint robot. These applications employ the major types of neural networks and learning algorithms. The neural network types considered in detail are the muhilayer perceptron (MLP), the Elman and Jordan networks and the Group-Method-of-Data-Handling (GMDH) network. In addition, cerebellar-model-articulation-controller (CMAC) networks and neuromorphic fuzzy logic systems are also presented. The main learning algorithm adopted in the applications is the standard backpropagation (BP) algorithm. Widrow-Hoff learning, dynamic BP and evolutionary learning are also described. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
31.05.1995
Sprache
Englisch
EAN
9783540199595
Herausgeber
Springer Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
Duc T. Pham
Seitenanzahl
238
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
fuzzy, system, backpropagation, learning, evolution, logic, fuzzy logic, neural network, neural networks, control, network, modeling, identification, robot, system identification
Thema-Inhalt
TJFM - Regelungstechnik
UYQ - Künstliche Intelligenz
PHS - Statistische Physik
PHDT - Dynamik und Statik
GPFC - Kybernetik und Systemtheorie
UYQP - Mustererkennung
PHS - Statistische Physik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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