Advanced Neural Network-Based Computational Schemes for Robust Fault Diagnosis
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Aug 2015, 2015
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 208 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783319032863
- Título
- Advanced Neural Network-Based Computational Schemes for Robust Fault Diagnosis
- Autor
- Marcin Mrugalski
- Editorial
- Springer, Palgrave Macmillan Aug 2015
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319032860
- ISBN 13
- 9783319032863
- Peso del artículo
- 324 gramos
- Dimensiones
- 235x155x12 mm
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.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
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.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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