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Kalman Filtering and Neural Networks (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control)
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Kalman Filtering and Neural Networks (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control) - Première édition

2001, ISBN: 9780471369981

Edition reliée

Wiley-Interscience, Gebundene Ausgabe, Auflage: 1. 304 Seiten, Publiziert: 2001-10-12T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: YES609660, 1.2 kg, Netzwerke, Sicherheit, Computer & … Plus…

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Haykin:

Kalman Filtering - edition reliée, livre de poche

2001, ISBN: 9780471369981

Gebunden, 304 Seiten, 240mm x 161mm x 21mm, Sprache(n): eng Die Kalman-Filterung ist ein wichtiges Spezialgebiet der Steuerungstechnik und Signalverarbeitung und die höchstentwickelte Met… Plus…

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2001

ISBN: 9780471369981

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Wiley-Interscience, Gebundene Ausgabe, Auflage: 1. 304 Seiten, Publiziert: 2001-10-12T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: YES609660, 0.54 kg, Netzwerke, Sicherheit, Computer &… Plus…

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Kalman Filtering and Neural Networks (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control) - Première édition

2001, ISBN: 9780471369981

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Wiley-Interscience, Gebundene Ausgabe, Auflage: 1. 304 Seiten, Publiziert: 2001-10-12T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: YES609660, 0.54 kg, Netzwerke, Sicherheit, Computer &… Plus…

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Kalman Filtering and Neural Networks - edition reliée, livre de poche

2001, ISBN: 9780471369981

Buch, Hardcover, [PU: Wiley-Interscience], Wiley-Interscience, 2001

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Données bibliographiques du meilleur livre correspondant

Détails sur le livre
Kalman Filtering and Neural Networks (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control)

Die Kalman-Filterung ist ein wichtiges Spezialgebiet der Steuerungstechnik und Signalverarbeitung und die höchstentwickelte Methode für das Design neuronaler Netze. Der unkonventionelle, nichtlineare Ansatz trägt der Tatsache Rechnung, dass in der Praxis meist nichtlineare Probleme von Bedeutung sind. Besprochen werden wichtige Anwendungen, zum Beispiel aus der Steuerungstechnik und der Finanzmathematik.

Informations détaillées sur le livre - Kalman Filtering and Neural Networks (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control)


EAN (ISBN-13): 9780471369981
ISBN (ISBN-10): 0471369985
Version reliée
Date de parution: 2001
Editeur: Haykin, Simon, Wiley-Interscience
304 Pages
Poids: 0,544 kg
Langue: eng/Englisch

Livre dans la base de données depuis 2007-05-29T04:06:57+02:00 (Paris)
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ISBN/EAN: 9780471369981

ISBN - Autres types d'écriture:
0-471-36998-5, 978-0-471-36998-1
Autres types d'écriture et termes associés:
Auteur du livre: simon haykin, hayk
Titre du livre: adaptive control, systems control, neural networks control, kalman filtering neural networks, neural network, signal, neural communication and control, learning processing, communications networks, kalman filter


Données de l'éditeur

Auteur: Simon Haykin
Titre: Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control Series; Kalman Filtering and Neural Networks
Editeur: Wiley-Interscience; John Wiley & Sons
286 Pages
Date de parution: 2001-10-12
Poids: 0,572 kg
Langue: Anglais
175,00 € (DE)
165mm x 240mm x 22mm

BB; Hardcover, Softcover / Technik/Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik; Elektronik, Nachrichtentechnik; Electrical & Electronics Engineering; Elektrotechnik u. Elektronik; Kalman-Filter; Neuronales Netz; Signal Processing; Signalverarbeitung; Signalverarbeitung; Digitale Signalverarbeitung (DSP)

State-of-the-art coverage of Kalman filter methods for the design of neural networks This self-contained book consists of seven chapters by expert contributors that discuss Kalman filtering as applied to the training and use of neural networks. Although the traditional approach to the subject is almost always linear, this book recognizes and deals with the fact that real problems are most often nonlinear. The first chapter offers an introductory treatment of Kalman filters with an emphasis on basic Kalman filter theory, Rauch-Tung-Striebel smoother, and the extended Kalman filter. Other chapters cover: * An algorithm for the training of feedforward and recurrent multilayered perceptrons, based on the decoupled extended Kalman filter (DEKF) * Applications of the DEKF learning algorithm to the study of image sequences and the dynamic reconstruction of chaotic processes * The dual estimation problem * Stochastic nonlinear dynamics: the expectation-maximization (EM) algorithm and the extended Kalman smoothing (EKS) algorithm * The unscented Kalman filter Each chapter, with the exception of the introduction, includes illustrative applications of the learning algorithms described here, some of which involve the use of simulated and real-life data. Kalman Filtering and Neural Networks serves as an expert resource for researchers in neural networks and nonlinear dynamical systems.

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