Learning-Based Soft Sensing and Predictions for Process Industries : Theory, Methodology and Applications
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science Okt 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
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Neuware - Learning-Based Soft Sensing and Predictions for Process Industries: Theory, Methodology and Applications covers prediction and soft sensing in industrial processes that are subject to specific challenges with AI-empowered learning algorithms. With the aid of a data-driven modeling strategy, the book explores the problems of industrial prediction and soft sensing and formulates a series of learning-based theory, methodologies, and applications. The book introduces the basics of prediction and soft sensing backgrounds, including different categories of prediction theory. Secondly, covers the foundations of machine learning methodologies, including supervised learning prediction, semi-supervised, and self-supervised prediction. Finally, the book examines novel learning-based models/architectures.
Codice articolo 9780443367595
- Titolo
- Learning-Based Soft Sensing and Predictions for Process Industries : Theory, Methodology and Applications
- Autore
- Hamid Reza Karimi
- Editore
- Elsevier Science Okt 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0443367590
- ISBN 13
- 9780443367595
- Peso dell'articolo
- 449 grammi
- Dimensioni
- 228x152x14 mm
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Informazioni sull’autore
Dr Yongxiang Lei received the B.Sc. Degree in Automation from the University of South China in 2017 and an M.Sc. in control engineering from Central South University, Changsha, China in 2020. In 2024, received his Ph.D. degree in Mechanical Engineering from Politecnico di Milano. Dr Lei’s research interests are in the areas of machine learning, prediction & control, industrial process modeling, simulation and application, soft sensing.
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