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Deep Learning and Missing Data in Engineering Systems
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
ISBN
978-3-030-01179-6
Name
Leke, Collins Achepsah ¬[VerfasserIn]¬
Marwala, Tshilidzi ¬[VerfasserIn]¬
ANZEIGE DER KETTE
Marwala, Tshilidzi ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L
Deep Learning and Missing Data in Engineering Systems
Verlagsort
Cham
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2019
2019
Umfang
Online-Ressource (XIV, 179 p. 109 illus., 84 illus. in color, online resource)
Reihe
Studies in Big Data ; 48
Titelhinweis
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-030-01179-6
ISBN
ISBN 978-3-030-01180-2
Klassifikation
COM004000
UYQ
UYQ
TEC009000
006.3
Q342
Kurzbeschreibung
Introduction to Missing Data Estimation -- Introduction to Deep Learning -- Missing Data Estimation Using Bat Algorithm -- Missing Data Estimation Using Cuckoo Search Algorithm -- Missing Data Estimation Using Firefly Algorithm -- Missing Data Estimation Using Ant Colony Optimization Algorithm -- Missing Data Estimation Using Ant-Lion Optimizer Algorithm -- Missing Data Estimation Using Invasive Weed Optimization Algorithm -- Missing Data Estimation Using Swarm Intelligence Algorithms from Reduced Dimensions -- Missing Data Estimation Using Swarm Intelligence Algorithms: Deep Learning Framework Analysis -- Conclusion.
2. Kurzbeschreibung
Deep Learning and Missing Data in Engineering Systems uses deep learning and swarm intelligence methods to cover missing data estimation in engineering systems. The missing data estimation processes proposed in the book can be applied in image recognition and reconstruction. To facilitate the imputation of missing data, several artificial intelligence approaches are presented, including: deep autoencoder neural networks; deep denoising autoencoder networks; the bat algorithm; the cuckoo search algorithm; and the firefly algorithm. The hybrid models proposed are used to estimate the missing data in high-dimensional data settings more accurately. Swarm intelligence algorithms are applied to address critical questions such as model selection and model parameter estimation. The authors address feature extraction for the purpose of reconstructing the input data from reduced dimensions by the use of deep autoencoder neural networks. They illustrate new models diagrammatically, report their findings in tables, so as to put their methods on a sound statistical basis. The methods proposed speed up the process of data estimation while preserving known features of the data matrix. This book is a valuable source of information for researchers and practitioners in data science. Advanced undergraduate and postgraduate students studying topics in computational intelligence and big data, can also use the book as a reference for identifying and introducing new research thrusts in missing data estimation.
SWB-Titel-Idn
516257382
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-01180-2
Internetseite / Link
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