Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression

Idioma: inglés

Editorial: Elsevier Inc Okt 2025, 2025

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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 artículo 9780443315640

Título
Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression
Autor
We Yu
Editorial
Elsevier Inc Okt 2025
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
0443315647
ISBN 13
9780443315640
Peso del artículo
475 gramos
Dimensiones
229x152x19 mm

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