Hardcover. State-of-the-art coverage of Kalman filter methods for the design of neural networks This self-contained book consists of seven chapters by expert contributors that discuss Kalman filtering as applied to the training and use of neural networks. Although the traditional approach to the subject is almost always linear, this book recognizes and deals with the fact that real problems are most often nonlinear. The first chapter offers an introductory treatment of Kalman filters with an emphasis on basic Kalman filter theory, Rauch-Tung-Striebel smoother, and the extended Kalman filter. Other chapters cover: An algorithm for the training of feedforward and recurrent multilayered perceptrons, based on the decoupled extended Kalman filter (DEKF)Applications of the DEKF learning algorithm to the study of image sequences and the dynamic reconstruction of chaotic processesThe dual estimation problemStochastic nonlinear dynamics: the expectation-maximization (EM) algorithm and the extended Kalman smoothing (EKS) algorithmThe unscented Kalman filter Each chapter, with the exception of the introduction, includes illustrative applications of the learning algorithms described here, some of which involve the use of simulated and real-life data. Kalman Filtering and Neural Networks serves as an expert resource for researchers in neural networks and nonlinear dynamical systems. Kalman filtering is a well-established topic in the field of control and signal processing and represents by far the most refined method for the design of neural networks. This book takes a nontraditional nonlinear approach and reflects the fact that most practical applications are nonlinear. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

N� de ref. del art�culo 9780471369981

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Kalman Filtering and Neural Networks (Hardcover)
Editor: John Wiley & Sons Inc, New York
Fecha de publicaci�n: 2001
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 0471369985
ISBN 13: 9780471369981
Encuadernaci�n: Hardcover
Estado: new

Acerca de

Sinopsis

State-of-the-art coverage of Kalman filter methods for the design of neural networks

This self-contained book consists of seven chapters by expert contributors that discuss Kalman filtering as applied to the training and use of neural networks. Although the traditional approach to the subject is almost always linear, this book recognizes and deals with the fact that real problems are most often nonlinear.

The first chapter offers an introductory treatment of Kalman filters with an emphasis on basic Kalman filter theory, Rauch-Tung-Striebel smoother, and the extended Kalman filter. Other chapters cover:

An algorithm for the training of feedforward and recurrent multilayered perceptrons, based on the decoupled extended Kalman filter (DEKF)
Applications of the DEKF learning algorithm to the study of image sequences and the dynamic reconstruction of chaotic processes
The dual estimation problem
Stochastic nonlinear dynamics: the expectation-maximization (EM) algorithm and the extended Kalman smoothing (EKS) algorithm
The unscented Kalman filter

Each chapter, with the exception of the introduction, includes illustrative applications of the learning algorithms described here, some of which involve the use of simulated and real-life data. Kalman Filtering and Neural Networks serves as an expert resource for researchers in neural networks and nonlinear dynamical systems.

Acerca del autor

SIMON HAYKIN, PhD, is Professor of Electrical Engineering at the Communication Research Laboratory of McMaster University in Hamilton, Ontario, Canada.

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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

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Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n 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 env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n 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.

Deber� devolver los bienes o entregarlos a CitiRetail, Stevenage, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo m�ximo de 14 d�as a partir del d�a en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercanc�a antes de que venza el periodo de 14 d�as. Tendr� que asumir los gastos directos de devoluci�n de los bienes. Usted solo es responsable de la disminuci�n del valor de los bienes como resultado de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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