Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models

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9783540673699: Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models
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Reseña del editor:

Written from an engineering point of view, this book covers the most common and important approaches for the identification of nonlinear static and dynamic systems. The book also provides the reader with the necessary background on optimization techniques, making it fully self-contained. The new edition includes exercises.

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Oliver Nelles
Publicado por Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG (2000)
ISBN 10: 3540673695 ISBN 13: 9783540673699
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Oliver Nelles
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Oliver Nelles
Publicado por Springer 2000-11-06 (2000)
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Descripción Springer-Verlag Gmbh Nov 2000, 2000. Buch. Condición: Neu. Neuware - This book covers the most common and important approaches for the identification of nonlinear static and dynamic systems. Additionally, it provides the reader with the necessary background on optimization techniques making the book self-contained. The emphasis is put on modern methods based on neural networks and fuzzy systems without neglecting the classical approaches. The entire book is written from an engineering point-of-view, focusing on the intuitive understanding of the basic relationships. This is supported by many illustrative figures. Advanced mathematics is avoided. Thus, the book is suitable for last year undergraduate and graduate courses as well as research and development engineers in industries. 785 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783540673699

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Descripción Springer-Verlag Gmbh Nov 2000, 2000. Buch. Condición: Neu. Neuware - This book covers the most common and important approaches for the identification of nonlinear static and dynamic systems. Additionally, it provides the reader with the necessary background on optimization techniques making the book self-contained. The emphasis is put on modern methods based on neural networks and fuzzy systems without neglecting the classical approaches. The entire book is written from an engineering point-of-view, focusing on the intuitive understanding of the basic relationships. This is supported by many illustrative figures. Advanced mathematics is avoided. Thus, the book is suitable for last year undergraduate and graduate courses as well as research and development engineers in industries. 785 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783540673699

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