توضیحات
This book provides engineers and scientists in academia and industry with a thorough understanding of the underlying principles of nonlinear system identification. It equips them to apply the models and methods discussed to real problems with confidence, while also making them aware of potential difficulties that may arise in practice.
Moreover, the book is self-contained, requiring only a basic grasp of matrix algebra, signals and systems, and statistics. Accordingly, it can also serve as an introduction to linear system identification, and provides a practical overview of the major optimization methods used in engineering. The focus is on gaining an intuitive understanding of the subject and the practical application of the techniques discussed. The book is not written in a theorem/proof style; instead, the mathematics is kept to a minimum, and the ideas covered are illustrated with numerous figures, examples, and real-world applications.
In the past, nonlinear system identification was a field characterized by a variety of ad-hoc approaches, each applicable only to a very limited class of systems. With the advent of neural networks, fuzzy models, Gaussian process models, and modern structure optimization techniques, a much broader class of systems can now be handled. Although one major aspect of nonlinear systems is that virtually every one is unique, tools have since been developed that allow each approach to be applied to a wide variety of systems.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این کتاب به مهندسان و دانشمندان دانشگاه و صنعت، درک کاملی از اصول اساسی شناسایی سیستم های غیرخطی ارائه می دهد. آنها را مجهز می کند تا مدل ها و روش های بحث شده را برای مشکلات واقعی با اطمینان به کار ببرند، در حالی که آنها را از مشکلات بالقوه ای که ممکن است در عمل به وجود بیاید آگاه می کند.
علاوه بر این، کتاب مستقل است و فقط به یک نکته اساسی نیاز دارد. درک جبر ماتریسی، سیگنال ها و سیستم ها و آمار. بر این اساس، میتواند به عنوان مقدمهای برای شناسایی سیستم خطی عمل کند و یک نمای کلی از روشهای بهینهسازی اصلی مورد استفاده در مهندسی ارائه میکند. تمرکز بر دستیابی به درک شهودی از موضوع و کاربرد عملی تکنیک های مورد بحث است. کتاب به سبک قضیه/اثبات نوشته نشده است. در عوض، ریاضیات به حداقل می رسد و ایده های پوشش داده شده با شکل ها، مثال ها و کاربردهای واقعی در دنیای واقعی نشان داده می شوند.
در گذشته، شناسایی سیستم غیرخطی زمینه ای بود که با انواع مختلفی مشخص می شد. رویکردهای ad-hoc که هر یک فقط برای یک کلاس بسیار محدود از سیستم ها قابل اجرا هستند. با ظهور شبکههای عصبی، مدلهای فازی، مدلهای فرآیند گاوسی و تکنیکهای مدرن بهینهسازی ساختار، اکنون میتوان کلاس بسیار گستردهتری از سیستمها را مدیریت کرد. اگرچه یکی از جنبههای اصلی سیستمهای غیرخط
tag : دانلود کتاب شناسایی غیرخطی سیستم: از رویکردهای کلاسیک تا شبکه های عصبی، مدل های فازی و فرآیندهای گاوسی , Download شناسایی غیرخطی سیستم: از رویکردهای کلاسیک تا شبکه های عصبی، مدل های فازی و فرآیندهای گاوسی , دانلود شناسایی غیرخطی سیستم: از رویکردهای کلاسیک تا شبکه های عصبی، مدل های فازی و فرآیندهای گاوسی , Download Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks, Fuzzy Models, and Gaussian Processes Book , شناسایی غیرخطی سیستم: از رویکردهای کلاسیک تا شبکه های عصبی، مدل های فازی و فرآیندهای گاوسی دانلود , buy شناسایی غیرخطی سیستم: از رویکردهای کلاسیک تا شبکه های عصبی، مدل های فازی و فرآیندهای گاوسی , خرید کتاب شناسایی غیرخطی سیستم: از رویکردهای کلاسیک تا شبکه های عصبی، مدل های فازی و فرآیندهای گاوسی , دانلود کتاب Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks, Fuzzy Models, and Gaussian Processes , کتاب Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks, Fuzzy Models, and Gaussian Processes , دانلود Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks, Fuzzy Models, and Gaussian Processes , خرید Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks, Fuzzy Models, and Gaussian Processes , خرید کتاب Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks, Fuzzy Models, and Gaussian Processes ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.