Nonlinear identification using adaptive local linear neuro-fuzzy : Application of nonlinear identification in chemical industry and geoscience

Sprache: Englisch

Verlag: LAP Lambert Academic Publishing, 2012

3848411172 / 9783848411177

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Neural networks and fuzzy logic have some common features such as distributed representation of knowledge, ability to handle data with uncertainty and imprecision etc. Fuzzy logic has tolerance for imprecision of data, while neural networks have tolerance for noisy data. A neural network s learning capability provides a good way to adjust expert s knowledge and it automatically generates additional fuzzy rules and membership functions to meet certain specifications. This reduces the design time and cost. On the other hand, the fuzzy logic approach enhances the generalization capability of a neural network by providing more reliable output when extrapolation is needed beyond the limits of the training data. To simplify the design and optimization of fuzzy models, process learning techniques derived from neural networks (so called neuro-fuzzy approaches) can be used.Different architectures of neuro-fuzzy systems have been discussed by a number of researchers. In this research, neuro-fuzzy system networks are deployed and used for the dynamic modeling of a nonlinear MIMO system (heat recovery steam generator (HRSG)) and a permeability prediction process.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783848411177

Titel
Nonlinear identification using adaptive local linear neuro-fuzzy : Application of nonlinear identification in chemical industry and geoscience
Autor
Bagher Jamali
Verlag
LAP Lambert Academic Publishing
Veröffentlichungsjahr
2012
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3848411172
ISBN-13
9783848411177
Artikelgewicht
177 Gramm
Abmessungen
22.00x15.00x0.60 cm

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