دانلود کتاب Diffuse Algorithms for Neural and Neuro-Fuzzy Networks. With Applications in Control Engineering and Signal Processing – الگوریتم های پراکنده برای شبکه های عصبی و فازی عصبی با برنامه های کاربردی در مهندسی کنترل و پردازش سیگنال

Diffuse Algorithms for Neural and Neuro-Fuzzy Networks: With Applications in Control Engineering and Signal Processing presents new approaches to training neural and neuro-fuzzy networks. This book is divided into six chapters. Chapter 1 consists of plants models reviews, problems statements, and known results that are relevant to the subject matter of this book. Chapter 2 considers the RLS behavior on a finite interval. The theoretical results are illustrated by examples of solving problems of identification, control, and signal processing.

Properties of the bias, the matrix of second-order moments and the normalized average squared error of the RLS algorithm on a finite time interval are studied in Chapter 3. Chapter 4 deals with the problem of multilayer neural and neuro-fuzzy networks training with simultaneous estimation of the hidden and output layers parameters. The theoretical results are illustrated with the examples of pattern recognition, identification of nonlinear static, and dynamic plants.

Chapter 5 considers the estimation problem of the state and the parameters of the discrete dynamic plants in the absence of a priori statistical information about initial conditions or its incompletion. The Kalman filter and the extended Kalman filter diffuse analogues are obtained. Finally, Chapter 6 provides examples of the use of diffuse algorithms for solving problems in various engineering applications. This book is ideal for researchers and graduate students in control, signal processing, and machine learning.

الگوریتم‌های پراکنده برای شبکه‌های عصبی و فازی عصبی: با برنامه‌های کاربردی در مهندسی کنترل و پردازش سیگنال رویکردهای جدیدی را برای آموزش شبکه های عصبی و فازی عصبی این کتاب در شش فصل تنظیم شده است. فصل 1 شامل بررسی مدل‌های گیاهان، بیان مشکلات و نتایج شناخته شده است که با موضوع این کتاب مرتبط هستند. فصل 2 رفتار RLS را در یک بازه محدود در نظر می گیرد. نتایج نظری با مثال هایی از حل مشکلات شناسایی، کنترل و پردازش سیگنال نشان داده شده است.

خواص بایاس، ماتریس گشتاورهای مرتبه دوم و میانگین مجذور خطای نرمال شده الگوریتم RLS در یک بازه زمانی محدود در فصل 3 مورد مطالعه قرار گرفته است. فصل 4 به مسئله چند لایه عصبی و آموزش شبکه های عصبی فازی با تخمین همزمان پارامترهای لایه های پنهان و خروجی نتایج نظری با مثال هایی از تشخیص الگو، شناسایی گیاهان استاتیکی و دینامیکی غیرخطی نشان داده شده است.

فصل 5 مسئله تخمین حالت و پارامترهای نیروگاه های دینامیکی گسسته را در صورت عدم وجود اطلاعات آماری پیشینی در مورد شرایط اولیه یا ناقص بودن آن در نظر می گیرد. فیلتر کالمن و آنالوگ های منتشر فیلتر کالمن به دست می آیند. در نهایت، فصل 6 نمونه هایی از استفاده از الگوریتم های پراکنده برای حل مسائل در کاربردهای مختلف مهندسی را ارائه می دهد. این کتاب برای محققان و دانشجویان فارغ التحصیل در زمینه کنترل، پردازش سیگنال و یادگیری ماشین ایده آل است.