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OLIVER NELLES

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NONLINEAR SYSTEM IDENTIFICATION: FROM CLASSICAL APPROACHES TO NEURAL NETWORKS AND FUZZY MODELS
$ 1102
NONLINEAR SYSTEM IDENTIFICATION: FROM CLASSICAL APPROACHES TO NEURAL NETWORKS AND FUZZY MODELS
作者:OLIVER NELLES 
出版社:全華圖書股份有限公司(全華經銷)
出版日期:2000-12-01
規格:23*15.5cm / 785頁
三民網路書店 三民網路書店 - 專業工程學  - 來源網頁  
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圖書介紹 - 資料來源:三民網路書店   評分:
圖書名稱:NONLINEAR SYSTEM IDENTIFICATION: FROM CLASSICAL APPROACHES TO NEURAL NETWORKS AND FUZZY MODELS
  • 圖書簡介

    The book covers the most common and importantapproaches for the identification of nonlinear staticand dynamic systems. Additionally, it provides thereader with the necessary background on optimizationtechniques making the book self-contained. The emphasisis put on modern methods based on neural networks andfuzzy systems without neglecting the classicalapproaches. The entire book is written from anengineering point-of-view, focusing on the intuitiveunderstanding of the basic relationships. This issupported by many illustrative figures. Advancedmathematics is avoided. Thus, the book is suitable forlast year undergraduate and graduate courses as well asresearch and development engineers in industries.

  • 目次

    1. Introduction
    Part I. Optimization Techniques
    2. Introduction to Optimization
    3. Linear Optimization
    4. Nonlinear Local Optimization
    5. Nonlinear Global Optimization
    6. Unsupervised Learning Techniques
    7. Model Complexity Optimization
    8. Summary of Part I

    Part II. Static Models
    9. Introduction to Static Models
    10. Linear, Polynomial, and Look-Up Table Models
    11. Neural Networks
    12. Fuzzy and Neuro-Fuzzy Models
    13. Local Linear Neuro-Fuzzy Models: Fundamentals
    14. Local Linear Neuro-Fuzzy Models: Advanced Aspects
    15. Summary of Part II

    Part III. Dynamic Models
    16. Linear Dynamic System Identification
    17. Nonlinear Dynamic System Identification
    18. Classical Polynomial Aproaches
    19. Dynamic Neural and Fuzzy Models
    20. Dynamic Local Linear Neuro-Fuzzy Models
    21. Neural Networks with Internal Dynamics

    Part IV. Applications
    22. Applications of Static Models
    23. Applications of Dynamic Models
    24. Applications of Advanced Methods

    A. Vectors and Matrices
    B. Statistics
    References
    Index

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