A termék adatai:
| ISBN13: | 9781852330064 |
| ISBN10: | 1852330066 |
| Kötéstípus: | Puhakötés |
| Terjedelem: | 169 oldal |
| Méret: | 235x155 mm |
| Súly: | 300 g |
| Nyelv: | angol |
| Illusztrációk: | 7 Illustrations, black & white |
| 0 |
Témakör:
Neural Networks in Multidimensional Domains
Fundamentals and New Trends in Modelling and Control
Sorozatcím:
Lecture Notes in Control and Information Sciences;
234;
Kiadás sorszáma: 1st Edition.
Kiadó: Springer
Megjelenés dátuma: 1998. április 28.
Kötetek száma: 1 pieces, Book
Normál ár:
Kiadói listaár:
EUR 53.49
EUR 53.49
Az Ön ára:
21 391 (20 372 Ft + 5% áfa )
Kedvezmény(ek): 8% (kb. 1 860 Ft)
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Beszerezhetőség:
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Nem tudnak pontosabbat?
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Hosszú leírás:
In this monograph, new structures of neural networks in multidimensional domains are introduced. These architectures are a generalization of the Multi-layer Perceptron (MLP) in Complex, Vectorial and Hypercomplex algebra. The approximation capabilities of these networks and their learning algorithms are discussed in a multidimensional context. The work includes the theoretical basis to address the properties of such structures and the advantages introduced in system modelling, function approximation and control. Some applications, referring to attractive themes in system engineering and a MATLAB software tool, are also reported. The appropriate background for this text is a knowledge of neural networks fundamentals. The manuscript is intended as a research report, but a great effort has been performed to make the subject comprehensible to graduate students in computer engineering, control engineering, computer sciences and related disciplines.
Springer Book Archives
Springer Book Archives
Tartalomjegyzék:
to MLP neural networks.- Neural networks in complex algebra.- Vectorial neural networks.- Quaternion algebra.- MLP in quaternion algebra.- Chaotic time series prediction with CMLP and HMLP.- Applications of quaternions in robotics.
