Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама



Название: Artificial Neural Networks for Engineering Applications
Автор: Alma Y. Alanis, Nancy Arana-Daniel, Carlos Lopez-Franco
Издательство: Academic Press
Год: 2019
Страниц: 178
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 10.8 MB

Artificial Neural Networks for Engineering Applications presents current trends for the solution of complex engineering problems that cannot be solved through conventional methods. The proposed methodologies can be applied to modeling, pattern recognition, classification, forecasting, estimation, and more. Readers will find different methodologies to solve various problems, including complex nonlinear systems, cellular computational networks, waste water treatment, attack detection on cyber-physical systems, control of UAVs, biomechanical and biomedical systems, time series forecasting, biofuels, and more. Besides the real-time implementations, the book contains all the theory required to use the proposed methodologies for different applications.

- Presents the current trends for the solution of complex engineering problems that cannot be solved through conventional methods
- Includes real-life scenarios where a wide range of artificial neural network architectures can be used to solve the problems encountered in engineering
- Contains all the theory required to use the proposed methodologies for different applications

Скачать Artificial Neural Networks for Engineering Applications








НЕ РАБОТАЕТ TURBOBIT.NET? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ЖМИ СЮДА!





Автор: Ingvar16 22-06-2019, 19:40 | Напечатать |
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.


 MirKnig.Su  ©2021     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности