Advanced Neural Network-Based Computational Schemes for Robust Fault Diagnosis

Idioma: inglés

Editorial: Springer, 2013

331901546X / 9783319015460

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The present book is devoted to problems of adaptation of artificial neural networks to robust fault diagnosis schemes. It presents neural networks-based modelling and estimation techniques used for designing robust fault diagnosis schemes for non-linear dynamic systems.A part of the book focuses on fundamental issues such as architectures of dynamic neural networks, methods for designing of neural networks and fault diagnosis schemes as well as the importance of robustness. The book is of a tutorial value and can be perceived as a good starting point for the new-comers to this field. The book is also devoted to advanced schemes of description of neural model uncertainty. In particular, the methods of computation of neural networks uncertainty with robust parameter estimation are presented. Moreover, a novel approach for system identification with the state-space GMDH neural network is delivered.All the concepts described in this book are illustrated by both simple academic illustrative examples and practical applications.…

N° de ref. del artículo 9783319015460

Título
Advanced Neural Network-Based Computational Schemes for Robust Fault Diagnosis
Autor
Marcin Mrugalski
Editorial
Springer
Año de publicación
2013
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
331901546X
ISBN 13
9783319015460
Peso del artículo
425 gramos
Dimensiones
241x160x16 mm

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