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Advanced Neural Network-Based Computational Schemes for Robust Fault Diagnosis
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
Hinweise auf parallele Ausgaben
395822742 Druckausg.: ‡Mrugalski, Marcin: Advanced neural network-based computational schemes for robust fault diagnosis
ISBN
978-3-319-01546-0
Name
Mrugalski, Marcin
T I T E L
Advanced Neural Network-Based Computational Schemes for Robust Fault Diagnosis
Verlagsort
Cham
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2014
2014
Umfang
Online-Ressource (XXII, 182 p. 125 illus, online resource)
Reihe
Studies in Computational Intelligence ; 510
Titelhinweis
Druckausg.: ‡Mrugalski, Marcin: Advanced neural network-based computational schemes for robust fault diagnosis
ISBN
ISBN 978-3-319-01547-7
Klassifikation
UYQ
COM004000
*68-02
68M15
68T05
006.3
Q342
ST 300
Kurzbeschreibung
The present book is devoted to problems of adaptation of artificial neural networks to robust fault diagnosis schemes. It presents neural networks-based modelling and estimation techniques used for designing robust fault diagnosis schemes for non-linear dynamic systems. A part of the book focuses on fundamental issues such as architectures of dynamic neural networks, methods for designing of neural networks and fault diagnosis schemes as well as the importance of robustness. The book is of a tutorial value and can be perceived as a good starting point for the new-comers to this field. The book is also devoted to advanced schemes of description of neural model uncertainty. In particular, the methods of computation of neural networks uncertainty with robust parameter estimation are presented. Moreover, a novel approach for system identification with the state-space GMDH neural network is delivered. All the concepts described in this book are illustrated by both simple academic illustrative examples and practical applications.
1. Schlagwortkette
Neuronales Netz
Fehlererkennung
ANZEIGE DER KETTE
Neuronales Netz -- Fehlererkennung
SWB-Titel-Idn
393379515
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-01547-7
Internetseite / Link
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