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Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression: Theory and Industrial Application (Emerging Methodologies and Applications in Modelling, Identification and Control)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression: Theory and Industrial Application
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 250 pages. 9.00x6.00x9.02 inches. In Stock.
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In den WarenkorbZustand: New. Introduces a novel deep and broad regression algorithm specifically designed for small sample industrial modeling. It covers Deep Forest Regression for Industrial Modeling, Broad Forest Regression for Industrial Modeling, and Fuzzy Forest Regression.
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Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression: Theory and Industrial Application
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression : Theory and Industrial Application
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science Okt 2025, 2025
ISBN 10: 0443315647 ISBN 13: 9780443315640
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression: Theory and Industrial Application delves into tree-structured methods in the industrial sector, encompassing classical ensemble learning, tree-structured deep forest classification, and broad learning systems with neural networks. It introduces an innovative deep/broad learning algorithm for small-sample industrial modeling tasks. The book is divided into two parts: methodology and practical application in dioxin emission modeling. Methodology sections include Preliminaries, Deep Forest Regression, Broad Forest Regression, and Fuzzy Forest Regression. The application part focuses on modeling dioxin emissions in municipal solid waste incineration. Throughout, various tree-structured strategies are presented, and the authors provide software systems for validating these methods. This book is suitable for advanced undergraduates, graduate engineering students, and practicing engineers looking for self-study resources.
