Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Efficient Online Learning Algorithms for Total Least Square Problems de Xiangyu Kong

Efficient Online Learning Algorithms for Total Least Square Problems: Engineering Applications of Computational Methods, cartea 21

Autor Xiangyu Kong, Dazheng Feng
en Limba Engleză Hardback – 19 aug 2024

Destinată studenților avansați, cercetătorilor și practicienilor din ingineria sistemelor, Efficient Online Learning Algorithms for Total Least Square Problems oferă o bază teoretică și aplicativă solidă pentru estimarea parametrilor și filtrarea adaptivă. Găsim în această lucrare o sinteză riguroasă a celor mai recente progrese realizate de Xiangyu Kong și Dazheng Feng pe parcursul a două decenii de cercetare, cu un accent deosebit pe algoritmii recursivi și iterația inversă aproximativă.

Structura volumului este concepută pentru a ghida cititorul de la fundamentele metodei celor mai mici pătrate către soluții complexe pentru zgomote non-Gaussiene. Primele capitole stabilesc contextul, urmate de prezentări detaliate ale algoritmilor bazați pe rețele neuronale pentru analiza componentelor minore (MCA) și descompunerea valorilor singulare (SVD). Această abordare hibridă între algebra liniară numerică și inteligența artificială reprezintă un punct forte al ediției. Considerăm că Efficient Online Learning Algorithms for Total Least Square Problems este o alternativă tehnică valoroasă la volumul Total Least Squares and Errors-in-Variables Modeling de S. van Huffel pentru cursurile de modelare matematică, având avantajul integrării metodelor de învățare online și a rețelelor neuronale, aspecte esențiale în procesarea semnalelor moderne.

Această lucrare continuă direcția începută de Xiangyu Kong în Principal Component Analysis Networks and Algorithms, extinzând utilizarea rețelelor neuronale de la PCA la problemele TLS. Prin cele 90 de ilustrații color și numeroasele exemple din procese industriale, autorii reușesc să transforme o teorie matematică densă într-un instrument de lucru aplicabil în viziunea artificială și identificarea sistemelor.

Citește tot Restrânge

Din seria Engineering Applications of Computational Methods

Preț: 86632 lei

Preț vechi: 105649 lei
-18%

Puncte Express: 1299

Carte disponibilă

Livrare economică 27 mai-10 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9789819717644
ISBN-10: 9819717647
Pagini: 269
Ilustrații: Approx. 250 p. 90 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 0.64 kg
Ediția:1st ed. 2024
Editura: Springer Nature Singapore
Colecția Springer
Seria Engineering Applications of Computational Methods

Locul publicării:Singapore, Singapore

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte specialiștilor care doresc să stăpânească algoritmii TLS pentru aplicații practice. Cititorul câștigă acces la metode de învățare online testate în mediul industrial, beneficiind de o structură pedagogică ce include recapitulări ale modelelor de bază înainte de prezentarea inovațiilor. Este un manual esențial pentru cei care lucrează în procesarea semnalelor și doresc să depășească limitările algoritmilor clasici în condiții de zgomot non-Gaussian.

Despre autor

Xiangyu Kong este un cercetător proeminent în domeniul metodelor computaționale, cu o activitate bogată în dezvoltarea algoritmilor pentru controlul sistemelor și procesarea semnalelor. Alături de Dazheng Feng, a contribuit semnificativ la literatura de specialitate prin lucrări care explorează intersecția dintre algebra liniară și rețelele neuronale. Expertiza sa este recunoscută prin numeroasele publicații în serii de prestigiu, precum Engineering Applications of Computational Methods, unde a abordat teme variind de la analiza statistică multivariată la diagnoza defectelor, consolidând aplicabilitatea practică a teoriilor matematice complexe în ingineria modernă.

Descriere scurtă

This book reports the developments of the Total Least Square (TLS) algorithms for parameter estimation and adaptive filtering. Specifically, it introduces the authors’ latest achievements in the past 20 years, including the recursive TLS algorithms, the approximate inverse power iteration TLS algorithm, the neural based MCA algorithm, the neural based SVD algorithm, the neural based TLS algorithm, the TLS algorithms under non-Gaussian noises, performance analysis methods of TLS algorithms, etc. In order to faster the understanding and mastering of the new methods provided in this book for readers, before presenting each new method in each chapter, a specialized section is provided to review the closely related several basis models. Throughout the book, large of procedure of new methods are provided, and all new algorithms or methods proposed by us are tested and verified by numerical simulations or actual engineering applications. Readers will find illustrative demonstration examples on a range of industrial processes to study. Readers will find out the present deficiency and recent developments of the TLS parameter estimation fields, and learn from the the authors’ latest achievements or new methods around the practical industrial needs. In my opinion, this book can be assimilated by advanced undergraduates and graduate students, as well as statisticians, because of the new tools in data analysis, applied mathematics experts, because of the novel theories and techniques that we propose, engineers, above all for the applications in control, system identification, computer vision, and signal processing.

Cuprins

Introduction.- Least Square Problems.- Total Least Square Methods.- Fast Recursive TLS Algorithms.- Approximate Inverse Power Iteration TLS Algorithm.- Neural Based MCA Algorithms for Adaptive TLS.- Neural-Based SVD Algorithms.- Neural based TLS Algorithms.- TLS Algorithm Under Non-Gaussian Noises.- Performance Analysis Methods of TLS Algorithms.




Notă biografică

Xiangyu Kong was born in May 1967. He received the B.S. degree in optical engineering from Beijing Institute of Technology, P. R. China, in 1990, the M.S. degree in mechanical and electrical engineering from Xi’an Institute of Hi-Tech, in 2000, and the Ph.D. degree in automation science and engineering from Xi’an Jiaotong University, P. R. China, in 2005. He is currently a professor in the Department of Control Engineering of Xi’an Institute of Hi-Tech. His research interests include adaptive signal processing, neural networks and feature extraction, process monitoring, and fault diagnosis. He has published seven monographs (all as first author), including two English monographs published by Springer, and more than 150 papers, in which more than 40 articles were published in premier journals including IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, and Neural Networks. He has been PIs of four grants from the National Natural Science Foundation of China.

Da-Zheng Feng was born in December 1959. He received the Diploma degree from Xi’an University of Technology, Xi’an, China, in 1982, the M.S. degree from Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China, in 1986, and the Ph.D. degree in electronic engineering from Xidian University, Xi’an, China, in 1995. From May 1996 to May 1998, he was a Postdoctoral Research Affiliate and an Associate Professor with Xi’an Jiaotong University, China. From May 1998 to June 2000, he was an Associate Professor with Xidian University. Since July 2000, he has been a Professor at Xidian University. His current research interests include signal processing, intelligence and brain information processing, and InSAR. He has published more than 150 journal papers, in which more than 60 articles were published in premier journal including IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, and Neural Networks. He has been Principle Investigator of six grants from the National Natural Science Foundation of China.

Caracteristici

Developments of the Total Least Square (TLS) algorithms for parameter estimation and adaptive filtering Reviews the basic TLS algorithms and derives novel method with detailed steps Provides detailed formula derivation of all the new methods and solid experiment verifications