Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomial Models
Idioma: inglés
Editorial: Springer Nov 2004, 2004
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This monograph systematically presents the existing identification methods of nonlinear systems using the block-oriented approach It surveys various known approaches to the identification of Wiener and Hammerstein systems which are applicable to both neural network and polynomial models. The book gives a comparative study of their gradient approximation accuracy, computational complexity, and convergence rates and furthermore presents some new and original methods concerning the model parameter adjusting with gradient-based techniques. 'Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomal Models' is useful for researchers, engineers and graduate students in nonlinear systems and neural network theory. 220 pp. Englisch.
N° de ref. del artículo 9783540231851
- Título
- Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomial Models
- Autor
- Andrzej Janczak
- Editorial
- Springer Nov 2004
- Año de publicación
- 2004
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3540231854
- ISBN 13
- 9783540231851
- Peso del artículo
- 341 gramos
- Dimensiones
- 235x155x13 mm
This monograph systematically presents the existing identification methods of nonlinear systems using the block-oriented approach It surveys various known approaches to the identification of Wiener and Hammerstein systems which are applicable to both neural network and polynomial models. The book gives a comparative study of their gradient approximation accuracy, computational complexity, and convergence rates and furthermore presents some new and original methods concerning the model parameter adjusting with gradient-based techniques. "Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomal Models" is useful for researchers, engineers and graduate students in nonlinear systems and neural network theory.
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Reseña del editor
This monograph systematically presents the existing identification methods of nonlinear systems using the block-oriented approach It surveys various known approaches to the identification of Wiener and Hammerstein systems which are applicable to both neural network and polynomial models. The book gives a comparative study of their gradient approximation accuracy, computational complexity, and convergence rates and furthermore presents some new and original methods concerning the model parameter adjusting with gradient-based techniques. "Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomal Models" is useful for researchers, engineers and graduate students in nonlinear systems and neural network theory.
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