Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomial Models
Lingua: inglese
Editore: Springer Vieweg, Springer Nov 2004, 2004
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 220 pp. Englisch.
Codice articolo 9783540231851
- Titolo
- Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomial Models
- Autore
- Andrzej Janczak
- Editore
- Springer Vieweg, Springer Nov 2004
- 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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