Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Wavelet Neural Networks de Antonios K Alexandridis

Wavelet Neural Networks

Autor Antonios K Alexandridis, Achilleas D Zapranis
en Limba Engleză Hardback – 5 mai 2014

Observăm în volumul Wavelet Neural Networks o structură progresivă riguroasă, concepută să ghideze cititorul de la conceptele fundamentale ale analizei wavelet către implementări complexe în inteligența artificială. Abordarea autorilor, Antonios K Alexandridis și Achilleas D Zapranis, transformă acest volum într-un instrument tehnic esențial, care începe cu modelele de regresie clasice și evoluează către cadre de lucru avansate pentru modelarea sistemelor neliniare. Ne-a atras atenția în mod deosebit modul în care este tratată identificarea statistică a modelului, un aspect adesea ignorat în literatura pur computațională. Editată de Wiley, lucrarea nu se rezumă la teorie, ci pune accent pe metode ce pot fi implementate direct de către cercetători și profesioniști. Sunt analizate în detaliu proceduri pentru construcția intervalelor de încredere și de predicție, precum și algoritmi specifici pentru selecția variabilelor. Această rigoare statistică este crucială în domenii precum ingineria financiară sau predicția seriilor de timp haotice, unde acuratețea modelului determină succesul analizei. Complementar volumului Foundations of Wavelet Networks and Applications, care se concentrează pe unirea teoretică a celor două discipline, lucrarea de față acoperă zona aplicativă a testării semnificației și a adecvării modelelor în contexte de piață reale. De asemenea, față de Principles of Neural Model Identification, Selection and Adequacy, acest titlu extinde metodologia specific către rețelele wavelet, oferind soluții concrete pentru sistemele stocastice. Prin cele 264 de pagini, autorii demonstrează cum rețelele wavelet pot depăși limitările modelelor statistice clasice în fața datelor financiare complexe. Exemplele practice și procedurile explicate pas cu pas fac din acest format hardback o resursă de referință pentru orice specialist interesat de intersecția dintre analiza semnalelor și învățarea automată.

Citește tot Restrânge

Preț: 59004 lei

Preț vechi: 73755 lei
-20%

Puncte Express: 885

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 03-17 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781118592526
ISBN-10: 1118592522
Pagini: 264
Ilustrații: illustrations (black and white)
Dimensiuni: 161 x 240 x 19 mm
Greutate: 0.56 kg
Editura: Wiley
Locul publicării:Hoboken, United States

Public țintă

Ideal as a textbook for MBA and graduate–level courses in applied neural network modeling, artificial intelligence, advanced data analysis, time series, and forecasting in financial engineering, the book is also useful as a supplement for courses in informatics, identification and modeling for complex nonlinear systems, and computational finance. In addition, the book serves as a valuable reference for researchers and practitioners in the fields of mathematical modeling, engineering, artificial intelligence, decision science, neural networks, and finance and economics.

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor din finanțe și cercetătorilor în AI care au nevoie de un fundament statistic solid pentru modelele lor. Veți câștiga o metodologie clară pentru selecția variabilelor și construcția rețelelor wavelet, instrumente vitale pentru a obține predicții precise în sisteme neliniare. Este un ghid practic care elimină „cutia neagră” a rețelelor neuronale prin rigoare matematică și validare statistică.

Despre autor

Antonios K. Alexandridis este un expert recunoscut în modelarea matematică, cu o activitate academică intensă focusată pe aplicațiile rețelelor neuronale în economie. Alături de el, Achilleas D. Zapranis, profesor de finanțe computaționale, aduce o vastă experiență în identificarea modelelor neuronale și selecția variabilelor în medii financiare incerte. Împreună, cei doi autori au publicat lucrări fundamentale care fac puntea între informatică și ingineria financiară, contribuind semnificativ la dezvoltarea metodologiilor de prognoză a seriilor de timp complexe prin utilizarea funcțiilor wavelet.

Descriere scurtă

A step-by-step introduction to modeling, training, and forecasting using wavelet networks Wavelet Neural Networks: With Applications in Financial Engineering, Chaos, and Classification presents the statistical model identification framework that is needed to successfully apply wavelet networks as well as extensive comparisons of alternate methods. Providing a concise and rigorous treatment for constructing optimal wavelet networks, the book links mathematical aspects of wavelet network construction to statistical modeling and forecasting applications in areas such as finance, chaos, and classification. The authors ensure that readers obtain a complete understanding of model identification by providing in-depth coverage of both model selection and variable significance testing. Featuring an accessible approach with introductory coverage of the basic principles of wavelet analysis, Wavelet Neural Networks: With Applications in Financial Engineering, Chaos, and Classification also includes: * Methods that can be easily implemented or adapted by researchers, academics, and professionals in identification and modeling for complex nonlinear systems and artificial intelligence * Multiple examples and thoroughly explained procedures with numerous applications ranging from financial modeling and financial engineering, time series prediction and construction of confidence and prediction intervals, and classification and chaotic time series prediction * An extensive introduction to neural networks that begins with regression models and builds to more complex frameworks * Coverage of both the variable selection algorithm and the model selection algorithm for wavelet networks in addition to methods for constructing confidence and prediction intervals Ideal as a textbook for MBA and graduate-level courses in applied neural network modeling, artificial intelligence, advanced data analysis, time series, and forecasting in financial engineering, the book is also useful as a supplement for courses in informatics, identification and modeling for complex nonlinear systems, and computational finance. In addition, the book serves as a valuable reference for researchers and practitioners in the fields of mathematical modeling, engineering, artificial intelligence, decision science, neural networks, and finance and economics.

Notă biografică

Antonios K. Alexandridis, PhD, is Lecturer of Finance in the School of Mathematics, Statistics, and Actuarial Science at the University of Kent. Dr. Alexandridis' research interests include financial derivative modeling, pricing and forecasting, machine learning, and neural and wavelet networks. Achilleas D. Zapranis, PhD, is Associate Professor in the Department of Finance and Accounting at the University of Macedonia, where he is also Vice Rector of Economic Planning and Development. In addition, Dr. Zapranis is a member of the Board of Directors of Thessaloniki's Innovation Zone.

Descriere

Through extensive examples and case studies, Wavelet Neural Networks provides a step-by-step introduction to modeling, training, and forecasting using wavelet networks.