Lughofer edwin (83 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Evolving Fuzzy Models | Incremental Learning, Interpretability and Stability Issues, Applications | Edwin Lughofer | Taschenbuch | 156 S. | Englisch | 2013 | VDM Verlag Dr. Müller e.K. | EAN 9783836484657 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, in…fo[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
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Sprache: Englisch
Verlag: Berlin ; Heidelberg : Springer, 2011
Serie: Buch 60 von 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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OPp., gebundene Ausgabe. Zustand: Gut. XXIV, 454 S.: graph. Darst. ; 24 cm, Cover with little wear, good condition. ISBN: 9783642180866 Altersfreigabe FSK ab 0 Jahre Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 1050.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2013
Serie: Buch 60 von 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Verlag: J.B. Metzler, 2011
Serie: Buch 60 von 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 480 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | In today¿s real-world applications, there is an increasing demand of integrating new information and knowledge on-demand into model building processes to account for changing system dynamics, new operating conditions, varying human beha…viors or environmental influences.Evolving fuzzy systems (EFS) are a powerful tool to cope with this requirement, as they are able to automatically adapt parameters, expand their structure and extend their memory on-the-fly, allowing on-line/real-time modeling. This book comprises several evolving fuzzy systems approaches which have emerged during the last decade and highlights the most important incremental learning methods used. The second part is dedicated to advanced concepts for increasing performance, robustness, process-safety and reliability, for enhancing user-friendliness and enlarging the field of applicability of EFS and for improving the interpretability and understandability of the evolved models. The third part underlines the usefulness and necessity of evolving fuzzy systems in several online real-world application scenarios, provides an outline of potential future applications and raises open problems and new challenges for the next generation evolving systems, including human-inspired evolving machines. The book includes basic principles, concepts, algorithms and theoretic results underlined by illustrations. It is dedicated to researchers from the field of fuzzy systems, machine learning, data mining and system identification as well as engineers and technicians who apply data-driven modeling techniques in real-world systems.
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Zustand: New. pp. 454.
Sprache: Englisch
Verlag: J.B. Metzler, 2011
Serie: Buch 60 von 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 480 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | In today¿s real-world applications, there is an increasing demand of integrating new information and knowledge on-demand into model building processes to account for changing system dynamics, new operating conditions, varying human beha…viors or environmental influences.Evolving fuzzy systems (EFS) are a powerful tool to cope with this requirement, as they are able to automatically adapt parameters, expand their structure and extend their memory on-the-fly, allowing on-line/real-time modeling. This book comprises several evolving fuzzy systems approaches which have emerged during the last decade and highlights the most important incremental learning methods used. The second part is dedicated to advanced concepts for increasing performance, robustness, process-safety and reliability, for enhancing user-friendliness and enlarging the field of applicability of EFS and for improving the interpretability and understandability of the evolved models. The third part underlines the usefulness and necessity of evolving fuzzy systems in several online real-world application scenarios, provides an outline of potential future applications and raises open problems and new challenges for the next generation evolving systems, including human-inspired evolving machines. The book includes basic principles, concepts, algorithms and theoretic results underlined by illustrations. It is dedicated to researchers from the field of fuzzy systems, machine learning, data mining and system identification as well as engineers and technicians who apply data-driven modeling techniques in real-world systems.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Learning in Non-Stationary Environments | Methods and Applications | Edwin Lughofer (u. a.) | Taschenbuch | xii | Englisch | 2014 | Springer US | EAN 9781489993403 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com |…Anbieter: preigu.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 452 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Recent decades have seen rapid advances in automatization processes, supported by modern machines and computers. The result is significant increases in system complexity and state changes, information sources, the need for faster data h…andling and the integration of environmental influences. Intelligent systems, equipped with a taxonomy of data-driven system identification and machine learning algorithms, can handle these problems partially. Conventional learning algorithms in a batch off-line setting fail whenever dynamic changes of the process appear due to non-stationary environments and external influences. Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications offers a wide-ranging, comprehensive review of recent developments and important methodologies in the field. The coverage focuses on dynamic learning in unsupervised problems, dynamic learning in supervised classification and dynamic learning in supervised regression problems. A later section is dedicated to applications in which dynamic learning methods serve as keystones for achieving models with high accuracy. Rather than rely on a mathematical theorem/proof style, the editors highlight numerous figures, tables, examples and applications, together with their explanations. This approach offers a useful basis for further investigation and fresh ideas and motivates and inspires newcomers to explore this promising and still emerging field of research.
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2011
Serie: Buch 60 von 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Verlag: Springer, 2011
Serie: Buch 60 von 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2013
Serie: Buch 60 von 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2011
Serie: Buch 60 von 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Recent decades have seen rapid advances in automatization processes, supported by modern machines and computers. The result is significant increases in system complexity and state changes, information sources, the need for faster data handling and the integ…ration of environmental influences. Intelligent systems, equipped with a taxonomy of data-driven system identification and machine learning algorithms, can handle these problems partially. Conventional learning algorithms in a batch off-line setting fail whenever dynamic changes of the process appear due to non-stationary environments and external influences. Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications offers a wide-ranging, comprehensive review of recent developments and important methodologies in the field. The coverage focuses on dynamic learning in unsupervised problems, dynamic learning in supervised classification and dynamic learning in supervised regression problems. A later section is dedicated to applications in which dynamic learning methods serve as keystones for achieving models with high accuracy. Rather than rely on a mathematical theorem/proof style, the editors highlight numerous figures, tables, examples and applications, together with their explanations. This approach offers a useful basis for further investigation and fresh ideas and motivates and inspires newcomers to explore this promising and still emerging field of research.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Recent decades have seen rapid advances in automatization processes, supported by modern machines and computers. The result is significant increases in system complexity and state changes, information sources, the need for faster data handling and th…e integration of environmental influences. Intelligent systems, equipped with a taxonomy of data-driven system identification and machine learning algorithms, can handle these problems partially. Conventional learning algorithms in a batch off-line setting fail whenever dynamic changes of the process appear due to non-stationary environments and external influences. Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications offers a wide-ranging, comprehensive review of recent developments and important methodologies in the field. The coverage focuses on dynamic learning in unsupervised problems, dynamic learning in supervised classification and dynamic learning in supervised regression problems. A later section is dedicated to applications in which dynamic learning methods serve as keystones for achieving models with high accuracy. Rather than rely on a mathematical theorem/proof style, the editors highlight numerous figures, tables, examples and applications, together with their explanations. This approach offers a useful basis for further investigation and fresh ideas and motivates and inspires newcomers to explore this promising and still emerging field of research.
