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Kalman-Filteru
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Book Title
- Kalman Filtering and Neural Networks
- Publication Date
- 2001-10-08
- Pages
- 304
- ISBN
- 9780471369981
- Publication Name
- Kalman Filtering and Neural Networks
- Item Length
- 9.7in
- Publisher
- Wiley & Sons, Incorporated, John
- Publication Year
- 2001
- Series
- Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control Ser.
- Type
- Textbook
- Format
- Hardcover
- Language
- English
- Item Height
- 0.8in
- Item Width
- 6.4in
- Item Weight
- 19.2 Oz
- Number of Pages
- 304 Pages
Über dieses Produkt
Product Information
State-of-the-art coverage of Kalman filter methods for the design of neural networks This self-contained book consists of seven chapters by expert contributors that discuss Kalman filtering as applied to the training and use of neural networks. Although the traditional approach to the subject is almost always linear, this book recognizes and deals with the fact that real problems are most often nonlinear. The first chapter offers an introductory treatment of Kalman filters with an emphasis on basic Kalman filter theory, Rauch-Tung-Striebel smoother, and the extended Kalman filter. Other chapters cover: An algorithm for the training of feedforward and recurrent multilayered perceptrons, based on the decoupled extended Kalman filter (DEKF) Applications of the DEKF learning algorithm to the study of image sequences and the dynamic reconstruction of chaotic processes The dual estimation problem Stochastic nonlinear dynamics: the expectation-maximization (EM) algorithm and the extended Kalman smoothing (EKS) algorithm The unscented Kalman filter Each chapter, with the exception of the introduction, includes illustrative applications of the learning algorithms described here, some of which involve the use of simulated and real-life data. Kalman Filtering and Neural Networks serves as an expert resource for researchers in neural networks and nonlinear dynamical systems.
Product Identifiers
Publisher
Wiley & Sons, Incorporated, John
ISBN-10
0471369985
ISBN-13
9780471369981
eBay Product ID (ePID)
984232
Product Key Features
Publication Name
Kalman Filtering and Neural Networks
Format
Hardcover
Language
English
Publication Year
2001
Series
Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control Ser.
Type
Textbook
Number of Pages
304 Pages
Dimensions
Item Length
9.7in
Item Height
0.8in
Item Width
6.4in
Item Weight
19.2 Oz
Additional Product Features
Series Volume Number
23
Lc Classification Number
Qa76.87.K35 2001
Reviews
"Although the traditional approach to the subject is usually linear, this book recognizes and deals with the fact that real problems are most often nonlinear." ( SciTech Book News , Vol. 25, No. 4, December 2001)
Table of Content
Preface. Contributors. Kalman Filters (S. Haykin). Parameter-Based Kalman Filter Training: Theory and Implementaion (G. Puskorius and L. Feldkamp). Learning Shape and Motion from Image Sequences (G. Patel, et al.). Chaotic Dynamics (G. Patel and S. Haykin). Dual Extended Kalman Filter Methods (E. Wan and A. Nelson). Learning Nonlinear Dynamical System Using the Expectation-Maximization Algorithm (S. Roweis and Z. Ghahramani). The Unscencted Kalman Filter (E. Wan and R. van der Merwe). Index.
Copyright Date
2001
Topic
Engineering (General), Electrical
Lccn
2001-049240
Dewey Decimal
006.3/2
Intended Audience
Scholarly & Professional
Dewey Edition
21
Illustrated
Yes
Genre
Technology & Engineering
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