Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 22.07.2026 ab einem Mindestbestellwert von 40€ auf Spielzeug, Schreibwaren, Filme, Geschenke & Trends, Musik, tolino eReader & Zubehör, Hörbücher und Hörbuch-Downloads (außer Abo), nicht preisgebundene Bücher und Kalender online auf thalia.at und in der Thalia App. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Aufgrund der Buchpreisbindung sind deutschsprachige Bücher und eBooks ausgenommen. Zusätzlich ausgenommen sind preisgebundene Artikel, Abos & Flatrates, eBooks, Games, Geschenkkarten/-boxen, Shelfies, Software, Zeitschriften sowie einzelne Artikel von tonies®. Pro Einkauf einmal einlösbar. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Versandkosten und Services. Preisgebundene Artikel sind vom Mindestbestellwert ausgeschlossen.

Produktbild: Nonlinear System Identification

Nonlinear System Identification From Classical Approaches to Neural Networks, Fuzzy Models, and Gaussian Processes

95,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

02.10.2023

Verlag

Springer

Seitenzahl

1225

Maße (L/B)

23,5/15,5 cm

Auflage

2. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-47441-6

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

02.10.2023

Verlag

Springer

Seitenzahl

1225

Maße (L/B)

23,5/15,5 cm

Auflage

2. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-47441-6

Herstelleradresse

Springer Nature Customer Service Center GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE
ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Nonlinear System Identification
  • Introduction.- Part One Optimization.- Introduction to Optimization.- Linear Optimization.- Nonlinear Local Optimization.- Nonlinear Global Optimization.- Unsupervised Learning Techniques.- Model Complexity Optimization.- Summary of Part 1.- Part Two Static Models.- Introduction to Static Models.- Linear, Polynomial, and Look-Up Table Models.- Neural Networks.- Fuzzy and Neuro-Fuzzy Models.- Local Linear Neuro-Fuzzy Models: Fundamentals.- Local Linear Neuro-Fuzzy Models: Advanced Aspects.- Input Selection for Local Model Approaches.- Gaussian Process Models (GPMs).- Summary of Part Two.- Part Three Dynamic Models.- Linear Dynamic System Identification.- Nonlinear Dynamic System Identification.- Classical Polynomial Approaches.-Dynamic Neural and Fuzzy Models.- Dynamic Local Linear Neuro-Fuzzy Models.- Neural Networks with Internal Dynamics.- Part Five Applications.- Applications of Static Models.- Applications of Dynamic Models.- Desing of Experiments.- Input Selection Applications.- Applications of Advanced Methods.- LMN Toolbox.- Vectors and Matrices.- Statistics.- Reference.- Index.