Intelligente Verfahren - 14 Angebote vergleichen

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Das Buch führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. Nach den theoretischen Grundlagen erläutert der Autor praktische Beispiele, wobei er auch auf fehlerhafte Ansätze hinweist. In dem Band werden verschiedene Verfahren vorgestellt und intelligente Verfahren entwickelt. Diese wurden bereits erfolgreich in der Medizin, in der Robotik sowie u. A. in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen eingesetzt. Das Buch führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. Nach den theoretischen Grundlagen erläutert der Autor praktische Beispiele, wobei er auch auf fehlerhafte Ansätze hinweist. In dem Band werden verschiedene Verfahren vorgestellt und intelligente Verfahren entwickelt. Diese wurden bereits erfolgreich in der Medizin, in der Robotik sowie u. A. in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen eingesetzt. Lieferzeit 1-2 Werktage.

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Intelligente Verfahren: Das Buch führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. Nach den theoretischen Grundlagen erläutert der Autor praktische Beispiele, wobei er auch auf fehlerhafte Ansätze hinweist. In dem Band werden verschiedene Verfahren vorgestellt und intelligente Verfahren entwickelt. Diese wurden bereits erfolgreich in der Medizin, in der Robotik sowie u. A. in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen eingesetzt. Buch.

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Intelligente Verfahren: Das Buch führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. Nach den theoretischen Grundlagen erläutert der Autor praktische Beispiele, wobei er auch auf fehlerhafte Ansätze hinweist. In dem Band werden verschiedene Verfahren vorgestellt und intelligente Verfahren entwickelt. Diese wurden bereits erfolgreich in der Medizin, in der Robotik sowie u. A. in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen eingesetzt. Buch.

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Das Buch führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. Nach den theoretischen Grundlagen erläutert der Autor praktische Beispiele, wobei er auch auf fehlerhafte Ansätze hinweist. In dem Band werden verschiedene Verfahren vorgestellt und intelligente Verfahren entwickelt. Diese wurden bereits erfolgreich in der Medizin, in der Robotik sowie u. A. in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen eingesetzt.

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Das Buch führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. Nach den theoretischen Grundlagen erläutert der Autor praktische Beispiele, wobei er auch auf fehlerhafte Ansätze hinweist. In dem Band werden verschiedene Verfahren vorgestellt und intelligente Verfahren entwickelt. Diese wurden bereits erfolgreich in der Medizin, in der Robotik sowie u. A. in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen eingesetzt.

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Das Buch führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. In geschlossenen Darstellungen zeigt es zuerst die theoretischen Grundlagen und anschliessend praktische Beispiele, wobei bei den Beispielen auch fehlerhafte Ansätze gezeigt werden. Ausgehend von linearen Systemen und ihren Einschränkungen werden nichtlineare Systeme sowie grundlegende Lernverfahren eingeführt. Darauf aufbauend werden intelligente Verfahren, z.B. der lernfähige, nichtlineare Beobachter, entwickelt sowie die Identifikation von nichtlinearen Systemen und deren Optimierung behandelt.  Anschliessend werden Regelungsverfahren von nichtlinearen Systemen vorgestellt, wobei die modellbasierte adaptive Regelung sowie die Regelung von unbekannten Systemen Schwerpunkte sind. Den Abschluss bildet ein Kapitel über Fuzzy-Logik. Die Verfahren können bei vielen nichtlinearen Systemen angewendet werden und wurden bereits äusserst erfolgreich in der Medizin, in der Robotik und in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen eingesetzt. Neu an der zweiten Auflage sind Kapitel über robuste Schätzverfahren und Concurrent Learning. Die Zielgruppen Das Werk richtet sich an Studierende  und Wissenschaftler der Ingenieurwissenschaften, Informatik und Mathematik sowie Ingenieure in der Praxis. Hard cover.

Von Händler/Antiquariat, Agrios-Buch [57449362], Bergisch Gladbach, NRW, Germany.
Neuware - Das Buch 'Intelligente Verfahren' führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. In geschlossenen Darstellungen zeigt das Buch zuerst die theoretischen Grundlagen und anschliessend praktische Beispiele, wobei bei den Beispielen auch fehlerhafte Ansätze gezeigt werden. Nach einer kurzen Übersicht werden im zweiten, einführenden Kapitel die Einschränkungen behandelt, die bereits bei relativ einfachen Systemen zu beachten sind, wenn ein lineares System vorausgesetzt wird. Es wird weiterhin gezeigt, dass praktisch alle Systeme nicht- linear sind und damit die Basis für die kommenden Kapitel gelegt. In vielen Anwendungsfällen, in denen die Nichtlinearitäten separiert werden können. Die Abbildung solcher Nichtlinearitäten durch Funktionsapproximatoren wird mit Beispielen im dritten Kapitel abgehandelt. Das vierte Kapitel stellt die grundlegenden Lernverfahren wie der Gradientenabstieg vor, und im fünften Kapitel wird das erste intelligente Verfahren, der lernfähige, nichtlineare Beobachter entwickelt, wobei angenommen wird, dass nur die Nichtlinearitäten wie Reibung und Lose unbekannt sind und deshalb gelernt werden müssen. Im sechsten Kapitel werden die Voraussetzungen der Vorkenntnisse verringert, denn nun ist nur noch die regelungs- technische Struktur des nichtlinearen Systems bekannt. Kapitel sieben und acht stellt allgemein die Identifikationsstrukturen sowie die Vor- und Nachteile bei linearen und nicht- linearen Systemen dar. In Kapitel neun werden Identifikationsverfahren für dynamische Nichtlinearitäten vorgestellt. Im zehnten Kapitel erfolgt eine umfassende und kritische Darstellung der höherwertigen Lernverfahren. Es wird ausserdem ein intelligentes Verfahren vorgestellt bei dem Vorwissen eingebracht werden kann. In einem weiteren Kapitel werden die globalen Optimierungsverfahren vorgestellt. Nachdem in den bisherigen Kapiteln die Identifikation nichtlinearer Systeme der Schwerpunkt war, folgen nun, beginnend mit Kapitel elf, die Regelungsverfahren bei nichtlinearen Systemen, wobei auch Randgebiete wie die Bedeutung der Nulldynamik ausführlich vorgestellt werden. Kapitel dreizehn behandelt u.A. Regelungsverfahren bei denen das nichtlineare System gestört ist bzw. sich in der Struktur oder/ und den Parametern sprungförmig ändert. Kapitel vierzehn erweitert den Aspekt des vorherigen Kapitels auf stochastische Prozesse. In Kapitel fünfzehn werden Regelungsverfahren für nichtlineare, unbekannte Systeme erarbeitet, die ausserdem unbekannt gestört sind. Diese Verfahren nützen einen entscheidend veränderten High-Gain-Ansatz. Kapitel sechszehn stellt die Fuzzy-Logik vor. Die Verfahren können bei allen nichtlinearen Systemen angewendet werden und wurden bereits äusserst erfolgreich in der Medizin, in der Robotik, in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen etc. eingesetzt. 750 pp. Deutsch.

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Intelligente Verfahren: Das Buch `Intelligente Verfahren` führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. In geschlossenen Darstellungen zeigt das Buch zuerst die theoretischen Grundlagen und anschliessend praktische Beispiele, wobei bei den Beispielen auch fehlerhafte Ansätze gezeigt werden. Nach einer kurzen Übersicht werden im zweiten, einführenden Kapitel die Einschränkungen behandelt, die bereits bei relativ einfachen Systemen zu beachten sind, wenn ein lineares System vorausgesetzt wird. Es wird weiterhin gezeigt, dass praktisch alle Systeme nicht- linear sind und damit die Basis für die kommenden Kapitel gelegt. In vielen Anwendungsfällen, in denen die Nichtlinearitäten separiert werden können. Die Abbildung solcher Nichtlinearitäten durch Funktionsapproximatoren wird mit Beispielen im dritten Kapitel abgehandelt. Das vierte Kapitel stellt die grundlegenden Lernverfahren wie der Gradientenabstieg vor, und im fünften Kapitel wird das erste intelligente Verfahren, der lernfähige, nichtlineare Beobachter entwickelt, wobei angenommen wird, dass nur die Nichtlinearitäten wie Reibung und Lose unbekannt sind und deshalb gelernt werden müssen. Im sechsten Kapitel werden die Voraussetzungen der Vorkenntnisse verringert, denn nun ist nur noch die regelungs- technische Struktur des nichtlinearen Systems bekannt. Kapitel sieben und acht stellt allgemein die Identifikationsstrukturen sowie die Vor- und Nachteile bei linearen und nicht- linearen Systemen dar. In Kapitel neun werden Identifikationsverfahren für dynamische Nichtlinearitäten vorgestellt. Im zehnten Kapitel erfolgt eine umfassende und kritische Darstellung der höherwertigen Lernverfahren. Es wird ausserdem ein intelligentes Verfahren vorgestellt bei dem Vorwissen eingebracht werden kann. In einem weiteren Kapitel werden die globalen Optimierungsverfahren vorgestellt. Nachdem in den bisherigen Kapiteln die Identifikation nichtlinearer Systeme der Schwerpunkt war, folgen nun, beginnend mit Kapitel elf, die Regelungsverfahren bei nichtlinearen Systemen, wobei auch Randgebiete wie die Bedeutung der Nulldynamik ausführlich vorgestellt werden. Kapitel dreizehn behandelt u.A. Regelungsverfahren bei denen das nichtlineare System gestört ist bzw. sich in der Struktur oder/ und den Parametern sprungförmig ändert. Kapitel vierzehn erweitert den Aspekt des vorherigen Kapitels auf stochastische Prozesse. In Kapitel fünfzehn werden Regelungsverfahren für nichtlineare, unbekannte Systeme erarbeitet, die ausserdem unbekannt gestört sind. Diese Verfahren nützen einen entscheidend veränderten High-Gain-Ansatz. Kapitel sechszehn stellt die Fuzzy-Logik vor. Die Verfahren können bei allen nichtlinearen Systemen angewendet werden und wurden bereits äusserst erfolgreich in der Medizin, in der Robotik, in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen etc. eingesetzt. Buch.

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Technology, Das Buch Intelligente Verfahren" fhrt anschaulich und verstndlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. In geschlossenen Darstellungen zeigt das Buch zuerst die theoretischen Grundlagen und anschlieend praktische Beispiele, wobei bei den Beispielen auch fehlerhafte Anstze gezeigt werden. Nach einer kurzen bersicht werden im zweiten, einfhrenden Kapitel die Einschrnkungen behandelt, die bereits bei relativ einfachen Systemen zu beachten sind, wenn ein lineares System vorausgesetzt wird. Es wird weiterhin gezeigt, dass praktisch alle Systeme nicht- linear sind und damit die Basis fr die kommenden Kapitel gelegt. In vielen Anwendungsfllen, in denen die Nichtlinearitten separiert werden knnen. Die Abbildung solcher Nichtlinearitten durch Funktionsapproximatoren wird mit Beispielen im dritten Kapitel abgehandelt. Das vierte Kapitel stellt die grundlegenden Lernverfahren wie der Gradientenabstieg vor, und im fnften Kapitel wird das erste intelligente Verfahren, der lernfhige, nichtlineare Beobachter entwickelt, wobei angenommen wird, dass nur die Nichtlinearitten wie Reibung und Lose unbekannt sind und deshalb gelernt werden mssen. Im sechsten Kapitel werden die Voraussetzungen der Vorkenntnisse verringert, denn nun ist nur noch die regelungs- technische Struktur des nichtlinearen Systems bekannt. Kapitel sieben und acht stellt allgemein die Identifikationsstrukturen sowie die Vor- und Nachteile bei linearen und nicht- linearen Systemen dar. In Kapitel neun werden Identifikationsverfahren fr dynamische Nichtlinearitten vorgestellt. Im zehnten Kapitel erfolgt eine umfassende und kritische Darstellung der hherwertigen Lernverfahren. Es wird auerdem ein intelligentes Verfahren vorgestellt bei dem Vorwissen eingebracht werden kann. In einem weiteren Kapitel werden die globalen Optimierungsverfahren vorgestellt. Nachdem in den bisherigen Kapiteln die Identifikation nichtlinearer Systeme der Schwerpunkt war, folgen nun, beginnend mit Kapitel elf, die Regelungsverfahren bei nichtlinearen Systemen, wobei auch Randgebiete wie die Bedeutung der Nulldynamik ausfhrlich vorgestellt werden. Kapitel dreizehn behandelt u.A. Regelungsverfahren bei denen das nichtlineare System gestrt ist bzw. sich in der Struktur oder/ und den Parametern sprungfrmig ndert. Kapitel vierzehn erweitert den Aspekt des vorherigen Kapitels auf stochastische Prozesse. In Kapitel fnfzehn werden Regelungsverfahren fr nichtlineare, unbekannte Systeme erarbeitet, die auerdem unbekannt gestrt sind. Diese Verfahren ntzen einen entscheidend vernderten High-Gain-Ansatz. Kapitel sechszehn stellt die Fuzzy-Logik vor. Die Verfahren knnen bei allen nichtlinearen Systemen angewendet werden und wurden bereits uerst erfolgreich in der Medizin, in der Robotik, in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen etc. eingesetzt. eBook.

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Intelligente Verfahren: Identifikation Und Regelung Nichtlinearer Systeme Schroder, Dierk, Das Buch "Intelligente Verfahren" fuhrt anschaulich und verstandlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. In geschlossenen Darstellungen zeigt das Buch zuerst die theoretischen Grundlagen und anschlieend praktische Beispiele, wobei bei den Beispielen auch fehlerhafte Ansatze gezeigt werden. Nach einer kurzen Ubersicht werden im zweiten, einfuhrenden Kapitel die Einschrankungen behandelt, die bereits bei relativ einfachen Systemen zu beachten sind, wenn ein lineares System vorausgesetzt wird. Es wird weiterhin gezeigt, dass praktisch alle Systeme nicht- linear sind und damit die Basis fur die kommenden Kapitel gelegt. In vielen Anwendungsfallen, in denen die Nichtlinearitaten separiert werden konnen. Die Abbildung solcher Nichtlinearitaten durch Funktionsapproximatoren wird mit Beispielen im dritten Kapitel abgehandelt. Das vierte Kapitel stellt die grundlegenden Lernverfahren wie der Gradientenabstieg vor, und im funften Kapitel wird das erste intelligente Verfahren, der lernfahige, nichtlineare Beobachter entwickelt, wobei angenommen wird, dass nur die Nichtlinearitaten wie Reibung und Lose unbekannt sind und deshalb gelernt werden mussen. Im sechsten Kapitel werden die Voraussetzungen der Vorkenntnisse verringert, denn nun ist nur noch die regelungs- technische Struktur des nichtlinearen Systems bekannt. Kapitel sieben und acht stellt allgemein die Identifikationsstrukturen sowie die Vor- und Nachteile bei linearen und nicht- linearen Systemen dar. In Kapitel neun werden Identifikationsverfahren fur dynamische Nichtlinearitaten vorgestellt. Im zehnten Kapitel erfolgt eine umfassende und kritische Darstellung der hoherwertigen Lernverfahren. Es wird auerdem ein intelligentes Verfahren vorgestellt bei dem Vorwissen eingebracht werden kann. In einem weiteren Kapitel werden die globalen Optimierungsverfahren vorgestellt. Nachdem in den bisherigen Kapiteln die Identifikation nichtlinearer Systeme der Schwerpunkt war, folgen nun, beginnend mit Kapitel elf, die Regelungsverfahren bei nichtlinearen Systemen, wobei auch Randgebiete wie die Bedeutung der Nulldynamik ausfuhrlich vorgestellt werden. Kapitel dreizehn behandelt u.A. Regelungsverfahren bei denen das nichtlineare System gestort ist bzw. sich in der Struktur oder/ und den Parametern sprungformig andert. Kapitel vierzehn erweitert den Aspekt des vorherigen Kapitels auf stochastische Prozesse. In Kapitel funfzehn werden Regelungsverfahren fur nichtlineare, unbekannte Systeme erarbeitet, die auerdem unbekannt gestort sind. Diese Verfahren nutzen einen entscheidend veranderten High-Gain-Ansatz. Kapitel sechszehn stellt die Fuzzy-Logik vor. Die Verfahren konnen bei allen nichtlinearen Systemen angewendet werden und wurden bereits auerst erfolgreich in der Medizin, in der Robotik, in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen etc. eingesetzt.