Adaptation and Learning in Control and Signal Processing 2001
Lingua: inglese
Editore: Elsevier BV Sep 2002, 2002
- Brossura
- Nuovo
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Neuware - In control and signal processing, adaptation is a natural tool to cope with real-time changes in the dynamical behaviour of signals and systems. In this area, strongly connected with prediction and identification, there has been an increasing interest in switching and supervising methods. Moreover in recent years, special attention has been paid to the ideas evolving round the theory of statistical learning as a potential tool of improved adaptation.The IFAC workshop on Adaptation and Learning in Control and Signal Processing in 2001 gathered together experts in the field and interested researchers from universities and industry to present a full picture of the area. This proceedings volume presents papers covering the following subjects: Model reference and predictive control; Multiple model control; Adaptive control I/II; Adaptive control and learning; Learning; Adaptive control of nonlinear systems I/II; Supervisory control; Neural networks for control; PID design methods; Sliding mode; Adaptive filtering and estimation; Identification methods I/II. …
Codice articolo 9780080436838
- Titolo
- Adaptation and Learning in Control and Signal Processing 2001
- Autore
- S. Bittanti
- Editore
- Elsevier BV Sep 2002
- Anno di pubblicazione
- 2002
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0080436838
- ISBN 13
- 9780080436838
- Peso dell'articolo
- 1197 grammi
- Dimensioni
- 297x210x26 mm
The IFAC workshop on Adaptation and Learning in Control and Signal Processing in 2001 gathered together experts in the field and interested researchers from universities and industry to present a full picture of the area. This proceedings volume presents papers covering the following subjects: Model reference and predictive control; Multiple model control; Adaptive control I/II; Adaptive control and learning; Learning; Adaptive control of nonlinear systems I/II; Supervisory control; Neural networks for control; PID design methods; Sliding mode; Adaptive filtering and estimation; Identification methods I/II.
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