Statistisches Lernen für die Systemmodellierung - Statistisches Lernen für die Modellierung von Systemen in replizierenden Kern-Hilbert-Räumen

Die in diesem Bericht vorgestellte Arbeit fällt in den Rahmen des maschinellen Lernens, bei dem wir versuchen, ein nichtlineares System zu modellieren und die Parameter des betrachteten Modells online zu identifizieren. Dieses Modell wird in einem reproduzierenden Kernel-Hilbert-Raum (RKHS) entwickelt. Diese sogenannten Repräsentations- oder Black-Box-Modelle sind hinsichtlich ihrer Parameter linear. Sie hatten großen Erfolg bei der Identifizierung nichtlinearer Systeme mithilfe von Kernel-Methoden.

About the author

Okba Taouali se doctoró en Ingeniería Eléctrica en 2010 por la École Nationale d'Ingénieurs de Monastir (ENIM). Actualmente es profesor en la ENIM (Túnez) y catedrático en el FCIT de la Universidad de Tabuk (Arabia Saudí). Sus intereses de investigación incluyen : Aprendizaje automático, métodos kernel, diagnóstico de fallos.

Product details

• Authors: Okba Taouali
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Languages: German
• Product format: Paperback / Softback
• Released: 28.10.2023
• EAN: 9786206575610
• ISBN: 9786206575610
• No. of pages: 132
• Subject: Natural sciences, medicine, IT, technology > Technology > Electronics, electrical engineering, communications engineering