Identification, Adaptation, Learning: The Science of Learning Models from Data: NATO ASI Subseries F:, cartea 153
Editat de Sergio Bittanti, Giorgio Piccien Limba Engleză Hardback – iul 1996
Din seria NATO ASI Subseries F:
- 20%
Preț: 642.70 lei - 20%
Preț: 953.88 lei - 18%
Preț: 1190.96 lei - 20%
Preț: 1847.73 lei - 20%
Preț: 631.95 lei - 18%
Preț: 1185.98 lei - 20%
Preț: 682.34 lei - 20%
Preț: 630.68 lei - 18%
Preț: 1782.54 lei - 20%
Preț: 360.65 lei - 20%
Preț: 953.40 lei - 20%
Preț: 645.09 lei - 20%
Preț: 1850.75 lei - 20%
Preț: 956.09 lei -
Preț: 374.71 lei - 20%
Preț: 632.58 lei - 20%
Preț: 629.88 lei - 18%
Preț: 1177.62 lei - 18%
Preț: 915.13 lei - 20%
Preț: 319.42 lei - 20%
Preț: 1234.45 lei - 20%
Preț: 619.89 lei -
Preț: 380.82 lei - 18%
Preț: 1173.54 lei - 20%
Preț: 620.52 lei - 20%
Preț: 1233.02 lei - 20%
Preț: 631.00 lei - 20%
Preț: 1233.33 lei - 20%
Preț: 1849.02 lei - 20%
Preț: 348.43 lei - 20%
Preț: 621.81 lei - 20%
Preț: 322.93 lei - 20%
Preț: 634.14 lei - 20%
Preț: 331.17 lei
Preț: 1243.33 lei
Preț vechi: 1554.17 lei
-20%
Puncte Express: 1865
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 27 iulie-10 august
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9783540610809
ISBN-10: 3540610804
Pagini: 588
Ilustrații: XXI, 552 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 37 mm
Greutate: 1.03 kg
Ediția:1996
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seria NATO ASI Subseries F:
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
ISBN-10: 3540610804
Pagini: 588
Ilustrații: XXI, 552 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 37 mm
Greutate: 1.03 kg
Ediția:1996
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seria NATO ASI Subseries F:
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
Public țintă
ResearchCuprins
Geometric Methods for State Space Identification.- Parameter Estimation of Multivariable Systems Using Balanced Realizations.- Balanced Canonical Forms.- From Data to State Model.- Identification of Linear Systems from Noisy Data.- Identification in H?: Theory and Applications.- System Identification with Information Theoretic Criteria.- Least Squares Based Self-Tuning Control Systems.- On Neural Network Model Structures in System Identification.- An Overview of Computational Learning Theory and Its Applications to Neural Network Training.- Just-in-Time Learning and Estimation.- Wavelets in Identification.- Fuzzy Logic Modelling and Control.- Searching for the Best: Stochastic Approximation, Simulated Annealing and Related Procedures.- List of Contributors.