Spatio-Temporal Learning and Monitoring for Complex Dynamic Processes with Irregular Data
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Inc Jul 2025, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Spatio-Temporal Learning Using Irregular Data for Complex Dynamic Processes introduces learning, modeling, and monitoring methods for highly complex dynamic processes with irregular data. Two classes of robust modeling methods are highlighted, including low-rank characteristic of matrices and heavy-tailed characteristic of distributions. In this class, the missing data, ambient noise, and outlier problems are solved using low-rank matrix complement for monitoring model development. Secondly, the Laplace distribution is explored, which is adopted to measure the process uncertainty to develop robust monitoring models.The book not only discusses the complex models but also their real-world applications in industry.
Codice articolo 9780443336751
- Titolo
- Spatio-Temporal Learning and Monitoring for Complex Dynamic Processes with Irregular Data
- Autore
- Chunhu Zhao
- Editore
- Elsevier Inc Jul 2025
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 044333675X
- ISBN 13
- 9780443336751
- Peso dell'articolo
- 354 grammi
- Dimensioni
- 229x152x14 mm
The book not only discusses the complex models but also their real-world applications in industry.
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Informazioni sull’autore
Chunhui Zhao is a Qiushi distinguished professor at Zhejiang University in China, and an expert in intelligent industrial monitoring with 20 years of experience in this field. She has authored or co-authored more than 400 papers in peer-reviewed international journals and conferences. Her research interests include statistical machine learning and data mining for industrial applications.
Wanke Yu is a research fellow at the School of Electrical & Electronic Engineering, Nanyang Technological University in Singapore. Wanke Yu received his Ph.D. degree in automatic control from Zhejiang University, Hangzhou, China, in 2020. His research interests include probabilistic graphic model, deep neural network, and nonconvex optimization, and their applications to process control.
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