• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression: Theory and Industrial Application

    Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression by Yu, Wen; Tang, Jian; Qiao, Junfei;

    Theory and Industrial Application

    Sorozatcím: Emerging Methodologies and Applications in Modelling, Identification and Control;

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 172.99
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        73 019 Ft (69 541 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 7 302 Ft off)
      • Kedvezményes ár 65 716 Ft (62 587 Ft + 5% áfa)

    73 019 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó Academic Press
    • Megjelenés dátuma 2025. november 1.

    • ISBN 9780443315640
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem250 oldal
    • Méret 228x152 mm
    • Nyelv angol
    • 700

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    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.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    PART I Methods
    1. Preliminaries
    2. Deep Forest Regression for Industrial Modeling
    3. Broad Forest Regression for Industrial Modeling
    4. Fuzzy Forest Regression for Industrial Modeling

    PART II Application to Dioxin Emission Modeling
    5. Deep Forest Regression Based on Feature Reduction and Feature Enhancement
    6. Simplified Deep Forest Regression with Combined Feature Selection and Residual Error Fitting
    7. Online Fuzzy Broad Forest Regression

    Több