Titlebook: Advanced Neural Network-Based Computational Schemes for Robust Fault Diagnosis; Marcin Mrugalski Book 2014 Springer International Publishi

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Introduction,ger Dispersionsrelationen... ..Inhalt..1. Näherungsverfahren für gebundene Zustände - 2. Zeitabhängige Systeme und Übergänge - 3. Streutheorie..Zielgruppe:..Das Buch richtet sich sowohl an Bachelor- als auch an Masterstudierende sowie ihre Lehrenden. Aufgrund seines mehrbändigen Charakters, der brei

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Estimation Methods in Training of ANNs for Robust Fault Diagnosis,Wasserstoffatom...Die Aufgaben und deren Lösungen werden mit einleitenden Worten in den thematischen Rahmen gesetzt, sodass Studierende leicht nachvollziehen können, warum man ein bestimmtes Problem überhaupt betrachtet. Zahlreiche Hinweiskästen machen auf häufige Fehler aufmerksam oder geben zusätz

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MLP in Robust Fault Detection of Static Non-linear Systems,lt, sondern eine (nicht unmittelbar messbare) Wahrscheinlichkeitsdichte, die zum Berechnen der statistisch verteilten Wahrscheinlichkeiten des Auftretens von Messwerten verwendet wird. Diese Problematik wird oft auch kurz als das Messwertproblem bezeichnet. Wir werden in diesem Kapitel verschiedene

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GMDH Networks in Robust Fault Detection of Dynamic Non-linear Systems,von Elektronen- und Materiewellen. Als de Broglie nach experimentellen Beweisen gefragt wurde, schlug er vor, Beugungsexperimente von Elektronenstrahlen an Kristallgittern durchzuführen. Man erkannte damals nicht, dass der experimentelle Beweis für Beugungseffekte bei Elektronen bereits einige Jahre