Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomial Models : A Block-Oriented Approach
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2004
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This monograph systematically presents the existing identification methods of nonlinear systems using the block-oriented approach It surveys various known approaches to the identification of Wiener and Hammerstein systems which are applicable to both neural network and polynomial models. The book gives a comparative study of their gradient approximation accuracy, computational complexity, and convergence rates and furthermore presents some new and original methods concerning the model parameter adjusting with gradient-based techniques. 'Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomal Models' is useful for researchers, engineers and graduate students in nonlinear systems and neural network theory.
Codice articolo 9783540231851
- Titolo
- Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomial Models : A Block-Oriented Approach
- Autore
- Andrzej Janczak
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2004
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540231854
- ISBN 13
- 9783540231851
- Peso dell'articolo
- 341 grammi
- Dimensioni
- 235x155x13 mm
This monograph systematically presents the existing identification methods of nonlinear systems using the block-oriented approach It surveys various known approaches to the identification of Wiener and Hammerstein systems which are applicable to both neural network and polynomial models. The book gives a comparative study of their gradient approximation accuracy, computational complexity, and convergence rates and furthermore presents some new and original methods concerning the model parameter adjusting with gradient-based techniques. "Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomal Models" is useful for researchers, engineers and graduate students in nonlinear systems and neural network theory.
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