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Modelação de sensores suaves utilizando a aprendizagem mecânica para o processo de fermentação
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Modelação de sensores suaves utilizando a aprendizagem mecânica para o processo de fermentação
Editore:
Edições Nosso Conhecimento Jun 2022, 2022
ISBN 10: 6204875515
ISBN 13: 9786204875514
Nuovo
Taschenbuch
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -O objetivo do presente livro foi desenvolver soluções de sensores suaves para bioprocessamento upstream e demonstrar sua utilidade para melhorar a robustez e aumentar a reprodutibilidade lote a lote em bioprocessos. Este estudo de livro abrange os seguintes objetivos:- Propor e comparar o desempenho do algoritmo de projeção sucessiva com algoritmo de análise de relação de cinza em termos de seleção de variáveis ¿¿auxiliares;- Propor e comparar o desempenho do modelo de sensor soft SPA-GWO-SVR com o modelo SPA-SVR em termos de acurácia, erro quadrático médio, determinação do coeficiente R2;- Propor estratégia de peso de inércia exponencial decrescente com algoritmo PSO que explora o espaço de busca e assim, reduzindo grandes comprimentos de passo, leva o PSO à convergência para ótimos globais;- Propor o algoritmo de agrupamento fuzzy c-means para agrupar os dados da amostra e comparar os desempenhos do modelo de sensor suave IPSO-LSSVM com o modelo PSO-LSSVM padrão em conjuntos de dados de regressão selecionados selecionados em termos de precisão, erro quadrático médio, quadrado médio médio erro e erro absoluto médio. 120 pp. Portugiesisch. Codice articolo 9786204875514
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Modelação de sensores suaves utilizando a aprendizagem mecânica para o processo de fermentação
Editore:
Edições Nosso Conhecimento Jun 2022, 2022
ISBN 10: 6204875515
ISBN 13: 9786204875514
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Taschenbuch
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -O objetivo do presente livro foi desenvolver soluções de sensores suaves para bioprocessamento upstream e demonstrar sua utilidade para melhorar a robustez e aumentar a reprodutibilidade lote a lote em bioprocessos. Este estudo de livro abrange os seguintes objetivos:- Propor e comparar o desempenho do algoritmo de projeção sucessiva com algoritmo de análise de relação de cinza em termos de seleção de variáveis ¿¿auxiliares;- Propor e comparar o desempenho do modelo de sensor soft SPA-GWO-SVR com o modelo SPA-SVR em termos de acurácia, erro quadrático médio, determinação do coeficiente R2;- Propor estratégia de peso de inércia exponencial decrescente com algoritmo PSO que explora o espaço de busca e assim, reduzindo grandes comprimentos de passo, leva o PSO à convergência para ótimos globais;- Propor o algoritmo de agrupamento fuzzy c-means para agrupar os dados da amostra e comparar os desempenhos do modelo de sensor suave IPSO-LSSVM com o modelo PSO-LSSVM padrão em conjuntos de dados de regressão selecionados selecionados em termos de precisão, erro quadrático médio, quadrado médio médio erro e erro absoluto médio.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 120 pp. Portugiesisch. Codice articolo 9786204875514
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Modelação de sensores suaves utilizando a aprendizagem mecânica para o processo de fermentação : Tomando como exemplo o Processo de Fermentação de Protease Marinha
Editore:
Edições Nosso Conhecimento, 2022
ISBN 10: 6204875515
ISBN 13: 9786204875514
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Taschenbuch
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - O objetivo do presente livro foi desenvolver soluções de sensores suaves para bioprocessamento upstream e demonstrar sua utilidade para melhorar a robustez e aumentar a reprodutibilidade lote a lote em bioprocessos. Este estudo de livro abrange os seguintes objetivos:- Propor e comparar o desempenho do algoritmo de projeção sucessiva com algoritmo de análise de relação de cinza em termos de seleção de variáveis ¿¿auxiliares;- Propor e comparar o desempenho do modelo de sensor soft SPA-GWO-SVR com o modelo SPA-SVR em termos de acurácia, erro quadrático médio, determinação do coeficiente R2;- Propor estratégia de peso de inércia exponencial decrescente com algoritmo PSO que explora o espaço de busca e assim, reduzindo grandes comprimentos de passo, leva o PSO à convergência para ótimos globais;- Propor o algoritmo de agrupamento fuzzy c-means para agrupar os dados da amostra e comparar os desempenhos do modelo de sensor suave IPSO-LSSVM com o modelo PSO-LSSVM padrão em conjuntos de dados de regressão selecionados selecionados em termos de precisão, erro quadrático médio, quadrado médio médio erro e erro absoluto médio. Codice articolo 9786204875514
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