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Kalman Filtering and Neural Networks (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control)
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Kalman Filtering and Neural Networks (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control) - Erstausgabe

2001, ISBN: 9780471369981

Gebundene Ausgabe

Wiley-Interscience, Gebundene Ausgabe, Auflage: 1. 304 Seiten, Publiziert: 2001-10-12T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: YES609660, 1.2 kg, Netzwerke, Sicherheit, Computer & … Mehr…

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Kalman Filtering - Haykin
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Haykin:

Kalman Filtering - gebunden oder broschiert

2001, ISBN: 9780471369981

Gebunden, 304 Seiten, 240mm x 161mm x 21mm, Sprache(n): eng Die Kalman-Filterung ist ein wichtiges Spezialgebiet der Steuerungstechnik und Signalverarbeitung und die höchstentwickelte Met… Mehr…

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2001

ISBN: 9780471369981

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Wiley-Interscience, Gebundene Ausgabe, Auflage: 1. 304 Seiten, Publiziert: 2001-10-12T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: YES609660, 0.54 kg, Netzwerke, Sicherheit, Computer &… Mehr…

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2001, ISBN: 9780471369981

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Wiley-Interscience, Gebundene Ausgabe, Auflage: 1. 304 Seiten, Publiziert: 2001-10-12T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: YES609660, 0.54 kg, Netzwerke, Sicherheit, Computer &… Mehr…

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Kalman Filtering and Neural Networks - Simon Haykin
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Simon Haykin:
Kalman Filtering and Neural Networks - gebunden oder broschiert

2001, ISBN: 9780471369981

Buch, Hardcover, [PU: Wiley-Interscience], Wiley-Interscience, 2001

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Details zum Buch
Kalman Filtering and Neural Networks (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control)

Die Kalman-Filterung ist ein wichtiges Spezialgebiet der Steuerungstechnik und Signalverarbeitung und die höchstentwickelte Methode für das Design neuronaler Netze. Der unkonventionelle, nichtlineare Ansatz trägt der Tatsache Rechnung, dass in der Praxis meist nichtlineare Probleme von Bedeutung sind. Besprochen werden wichtige Anwendungen, zum Beispiel aus der Steuerungstechnik und der Finanzmathematik.

Detailangaben zum Buch - Kalman Filtering and Neural Networks (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control)


EAN (ISBN-13): 9780471369981
ISBN (ISBN-10): 0471369985
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsjahr: 2001
Herausgeber: Haykin, Simon, Wiley-Interscience
304 Seiten
Gewicht: 0,544 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2007-05-29T04:06:57+02:00 (Zurich)
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ISBN/EAN: 9780471369981

ISBN - alternative Schreibweisen:
0-471-36998-5, 978-0-471-36998-1
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: simon haykin, hayk
Titel des Buches: adaptive control, systems control, neural networks control, kalman filtering neural networks, neural network, signal, neural communication and control, learning processing, communications networks, kalman filter


Daten vom Verlag:

Autor/in: Simon Haykin
Titel: Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control Series; Kalman Filtering and Neural Networks
Verlag: Wiley-Interscience; John Wiley & Sons
286 Seiten
Erscheinungsjahr: 2001-10-12
Gewicht: 0,572 kg
Sprache: Englisch
175,00 € (DE)
165mm x 240mm x 22mm

BB; Hardcover, Softcover / Technik/Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik; Elektronik, Nachrichtentechnik; Electrical & Electronics Engineering; Elektrotechnik u. Elektronik; Kalman-Filter; Neuronales Netz; Signal Processing; Signalverarbeitung; Signalverarbeitung; Digitale Signalverarbeitung (DSP)

State-of-the-art coverage of Kalman filter methods for the design of neural networks This self-contained book consists of seven chapters by expert contributors that discuss Kalman filtering as applied to the training and use of neural networks. Although the traditional approach to the subject is almost always linear, this book recognizes and deals with the fact that real problems are most often nonlinear. The first chapter offers an introductory treatment of Kalman filters with an emphasis on basic Kalman filter theory, Rauch-Tung-Striebel smoother, and the extended Kalman filter. Other chapters cover: * An algorithm for the training of feedforward and recurrent multilayered perceptrons, based on the decoupled extended Kalman filter (DEKF) * Applications of the DEKF learning algorithm to the study of image sequences and the dynamic reconstruction of chaotic processes * The dual estimation problem * Stochastic nonlinear dynamics: the expectation-maximization (EM) algorithm and the extended Kalman smoothing (EKS) algorithm * The unscented Kalman filter Each chapter, with the exception of the introduction, includes illustrative applications of the learning algorithms described here, some of which involve the use of simulated and real-life data. Kalman Filtering and Neural Networks serves as an expert resource for researchers in neural networks and nonlinear dynamical systems.

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