Neuware - Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression: Theory and Industrial Application delves into tree-structured methods in the industrial sector, encompassing classical ensemble learning, tree-structured deep forest classification, and broad learning systems with neural networks. It introduces an innovative deep/broad learning algorithm for small-sample industrial modeling tasks. The book is divided into two parts: methodology and practical application in dioxin emission modeling. Methodology sections include Preliminaries, Deep Forest Regression, Broad Forest Regression, and Fuzzy Forest Regression. The application part focuses on modeling dioxin emissions in municipal solid waste incineration. Throughout, various tree-structured strategies are presented, and the authors provide software systems for validating these methods. This book is suitable for advanced undergraduates, graduate engineering students, and practicing engineers looking for self-study resources.

N� de ref. del art�culo 9780443315640

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression : Theory and Industrial Application
Editor: Elsevier Science Okt 2025
Fecha de publicaci�n: 2025
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 0443315647
ISBN 13: 9780443315640
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 228�mil�metros de ancho por 152 de alto por 18 de largo
Peso: 612 gramos

Acerca de

Sinopsis

Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression: Theory and Industrial Application delves into tree-structured methods in the industrial sector, encompassing classical ensemble learning, tree-structured deep forest classification, and broad learning systems with neural networks. It introduces an innovative deep/broad learning algorithm for small-sample industrial modeling tasks. The book is divided into two parts: methodology and practical application in dioxin emission modeling. Methodology sections include Preliminaries, Deep Forest Regression, Broad Forest Regression, and Fuzzy Forest Regression. The application part focuses on modeling dioxin emissions in municipal solid waste incineration. Throughout, various tree-structured strategies are presented, and the authors provide software systems for validating these methods. This book is suitable for advanced undergraduates, graduate engineering students, and practicing engineers looking for self-study resources.

Acerca de los autores

Wen Yu received the B.S. degree from Tsinghua University, Beijing, China in 1990 and the M.S. and Ph.D. degrees, both in Electrical Engineering, from Northeastern University, Shenyang, China, in 1992 and 1995, respectively. Since 1996, he has been with the National Polytechnic Institute (CINVESTAV-IPN), Mexico City, Mexico, where he is currently a professor and department chair of the Automatic Control Department. From 2002 to 2003, he held research positions with the Mexican Institute of Petroleum. He was a Senior Visiting Research Fellow with Queen’s University Belfast, Belfast, U.K., from 2006 to 2007, and a Visiting Associate Professor with the University of California, Santa Cruz, from 2009 to 2010. He gas published more than 100 research papers in reputed journals. His Google Scholar h-index is 33, the citation number is 4100. He serves as associate editors of IEEE Transactions on Cybernetics, Neurocomputing, and Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. He is a member of the Mexican Academy of Sciences.

Jian Tang received a Ph.D. degree in control theory and control engineering from Northeastern University, China, in 2012. He is currently a Professor with the Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China. His current research interests include machine learning based on small sample data, intelligent modeling and control of complex industrial process, digital twin system of municipal solid waste incineration process.

Junfei Qiao received B.S. and M.S. degrees in control engineering from Liaoning Technical University, China, in 1992 and 1995, respectively, and a Ph.D. degree in control theory and control engineering from Northeastern University, China, in 1998. He is currently a Professor with the Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, China. His current research interests include neural networks, intelligent systems, and modeling and optimal control of complex industrial processes.

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Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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