Neural Networks for Identification, Prediction and Control

Pham, Duc T. /Liu, Xing

ISBN 10: 3540199594 ISBN 13: 9783540199595

Verlag: Springer-Verlag GmbH & Co. KG, 1900

Sprache: Englisch

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Zustand: Sehr gut | Seiten: 252 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher.

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Bibliografische Details

Titel

Neural Networks for Identification, Prediction and Control

Verlag

Springer-Verlag GmbH & Co. KG

Ver�ffentlichungsdatum

1900

Sprache

Englisch

ISBN-10

3540199594

ISBN-13

9783540199595

Bindung

Hardcover

Zustand

Sehr gut

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Inhaltsangabe

This publication describes examples of applications of neural networks in modelling, prediction and control. Topics covered include identification of general linear and nonlinear processes, forecasting of river levels, stock market prices, currency exchange rates and control of a time-delayed plant and a two-joint robot. The neural network types considered are the multilayer perceptron (MLP), the Elman and Jordan networks, the Group-Method-of-Data Handling (GMDH), the cerebellar-model-articulation-controller (CMAC) networks and neuromorphic fuzzy logic systems. The algorithms presented are the standard backpropagation (BP) algorithm, the Widrow-Hoff learning, dynamic BP and evolutionary learning. Full listings of computer programmes written in C for neural-network-based system identification and prediction to facilitate practical experimentation with neural network techniques are included.

Rese�a del editor

This publication describes examples of applications of neural networks in modelling, prediction and control. Topics covered include identification of general linear and nonlinear processes, forecasting of river levels, stock market prices, currency exchange rates, and control of a time-delayed plant and a two-joint robot. The neural network types considered are the multilayer perceptron (MLP), the Elman and Jordan networks, the Group-Method-of-Data-Handling (GMDH), the cerebellar-model-articulation-controller (CMAC) networks and neuromorphic fuzzy logic systems. The algorithms presented are the standard backpropagation (BP) algorithm, the Widrow-Hoff learning, dynamic BP and evolutionary learning. Full listings of computer programs written in C for neural-network-based system identification and prediction to facilitate practical experimentation with neural network techniques are included.

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