Modelado, estimación y fusión adaptativos a partir de datos: un enfoque neurodifuso

Este libro reúne por primera vez la teoría completa del modelado neurodifuso basado en datos y los atributos lingüísticos de la lógica difusa en un único marco matemático cohesivo. Después de introducir la teoría básica del modelado basado en datos, se desarrollan nuevos conceptos que incluyen submodelos aditivos y multiplicativos extendidos. Todos estos algoritmos se ilustran con ejemplos de referencia para demostrar su eficiencia. El libro está dirigido a investigadores y profesionales avanzados en modelado de series temporales, modelado de datos empíricos, descubrimiento de conocimiento, minería de datos y fusión de datos.

Autor: Chris Harris, Xia Hong, Qiang Gan
Editorial: Springer
Publicado: 21/09/2012
Páginas: 323
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.05 libras
Tamaño: 9.21 pulgadas de alto x 6.14 pulgadas de ancho x 0.71 pulgadas de profundidad
ISBN13: 9783642621192
ISBN10: 3642621198
Categorías BISAC:
- Computadoras | Inteligencia artificial | Visión por computadora y reconocimiento de patrones
- Computadoras | Ciencia de datos | General
- Matemáticas | Probabilidad y estadística | General

Este título no es retornable