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Networks Against Time
by Ladimer S. Nagurney Anna Nagurney Min Yu Amir H. MasoumiDespite significant achievements, the discipline of supply chain management is still unable to satisfactorily handle many practical real-world challenges. The authors of Networks Against Time claim that a unified supply chain network analytics framework is needed which should be able to handle optimization and competitive behavior while also maintain relevance to many industrial sectors in which perishable products are prominent, from healthcare to food and from fashion apparel to technology. This Brief provides a wide range of critical supply chain problems which are modeled as generalized networks. Guidelines are provided to determine the arc multipliers that capture perish ability of the product whether food, radioisotopes, or even highly perishable blood in healthcare over space and time. Through case studies the authors portray the application of the models and algorithms to real-world sectors which illustrate the power of the framework in practice. The models and algorithms are fully described along with the input and output data in the case studies. This level of transparency is useful pedagogically as well as for future research and for applications in practice. Researchers and practitioners in mathematics, in operations research and management science, operations management, as well as in economics and computer science will find this book useful to gain a broader appreciation of the richness of network supply chain structures, processes, and applications. This book can also be used by advanced undergraduate students and graduate students in the disciplines noted above to familiarize themselves with methodologies and supply chain network models and applications.
Networks in the Global World V: Proceedings of NetGloW 2020 (Lecture Notes in Networks and Systems #181)
by Artem Antonyuk Nikita BasovThis proceedings book presents state-of-the-art developments in theory, methodology, and applications of network analysis across sociology, computational science, education research, literature studies, political science, international relations, social media research, and urban studies. The papers comprising this collection were presented at the Fifth ‘Networks in the Global World’ conference organized by the Centre for German and European Studies of St. Petersburg University and Bielefeld University and held on July 7–9, 2020. This biannual conference series revolves around key interdisciplinary issues in the focus of network analysts, such as the multidimensional approach to social reality, translation of theories and methods across disciplines, and mixing of data and methods. The distinctive features of this book are the emphasis on in-depth linkages between theory, method, and applications, the blend of qualitative and quantitative methods, and the joint consideration of different network levels, types, and contexts. The topics covered by the papers include interrelation of social and cultural structures, constellations of power, and patterns of interaction in areas ranging from various types of communities (local, international, educational, political, and so on) to social media and literature. The book is useful for practicing researchers, graduate and postgraduate students, and educators interested in network analysis of social relations, politics, economy, and culture. Features that set the book apart from others in the field: · The book offers a unique cross-disciplinary blend of computational and ethnographic network analyses applied to a diverse spectrum of spheres, from literature and education to urban planning and policymaking. · Embracing conceptual, methodological, and empirical works, the book is among the few in network analysis to emphasize connections between theory, method, and applications. · The book brings together authors and empirical contexts from all over the globe, with a particular emphasis on European societies.
Networks of Echoes
by Bruce J. West Malgorzata Turalska Paolo GrigoliniNetworks of Echoes: Imitation, Innovation and Invisible Leaders is a mathematically rigorous and data rich book on a fascinating area of the science and engineering of social webs. There are hundreds of complex network phenomena whose statistical properties are described by inverse power laws. The phenomena of interest are not arcane events that we encounter only fleetingly, but are events that dominate our lives. We examine how this intermittent statistical behavior intertwines itself with what appears to be the organized activity of social groups. The book is structured as answers to a sequence of questions such as: How are decisions reached in elections and boardrooms? How is the stability of a society undermined by zealots and committed minorities and how is that stability re-established? Can we learn to answer such questions about human behavior by studying the way flocks of birds retain their formation when eluding a predator? These questions and others are answered using a generic model of a complex dynamic network--one whose global behavior is determined by a symmetric interaction among individuals based on social imitation. The complexity of the network is manifest in time series resulting from self-organized critical dynamics that have divergent first and second moments, are non-stationary, non-ergodic and non-Poisson. How phase transitions in the network dynamics influence such activity as decision making is a fascinating story and provides a context for introducing many of the mathematical ideas necessary for understanding complex networks in general. The decision making model (DMM) is selected to emphasize that there are features of complex webs that supersede specific mechanisms and need to be understood from a general perspective. This insightful overview of recent tools and their uses may serve as an introduction and curriculum guide in related courses.
Neue Fenster in das Universum: Von Hubble-, James-Webb- und anderen Großteleskopen bis zu Gravitationswellendetektoren
by Arnold HanslmeierDie Beobachtungsmöglichkeiten der modernen Astrophysik werden immer zahlreicher. Sie reichen von optischen Teleskopen über Weltraumteleskope im Infraroten bis zu Radioteleskopen und von Gravitationswellendetektoren bis hin zu Neutrinoobservatorien. Während die einen im Weltraum ein Augenmerk auf das Licht werfen, nehmen andere unter Wasser kleinste Teilchen unter die Lupe oder messen Störungen der Raumzeit, die kleiner sind als der Durchmesser eines Protons. Das Buch bietet einen spannenden umfassenden Überblick über unsere technischen Möglichkeiten, das Universum zu erforschen. Als Grundlage für eine Vorlesung in Astronomie bzw. Astrophysik ist es ebenso geeignet wie als Lektüre für naturwissenschaftlich Interessierte.
Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 10: ISTRON-Band zum Modellieren in der Praxis: Lernumgebungen zur Kompetenzorientierung in den Sekundarstufen (Realitätsbezüge im Mathematikunterricht)
by Michael Besser Maike Hagena Janina Krawitz Natalie Tropper-GrimannDie 10 Beiträge dieses Sammelbands zeigen, wie mathematisches Modellieren erfolgreich in den alltäglichen Mathematikunterricht integriert werden kann: Angeboten werden praktisch erprobte Lernumgebungen für die unterschiedlichen Jahrgangsstufen der Sekundarstufen. Die Autor*innenteams der Beiträge bestehen jeweils aus erfahrenen Mathematiklehrkräften und Hochschullehrenden der Mathematik bzw. Mathematikdidaktik. Diese reflektieren ihre Lernumgebung kritisch und verorten sie dafür in einem fachlichen und fachdidaktischen Rahmen. Darüber hinaus werden Ideen zu Unterrichtsplanung und Unterrichtsverlauf skizziert und eigene Erfahrungen unter Rückgriff auf Schüler*innenlösungen diskutiert. Unterrichtsmaterialien zu ausgewählten Beiträgen sind online verfügbar. Sie ermöglichen einen schnellen Zugang zu den Lernumgebungen und den direkten Einsatz im eigenen Mathematikunterricht.
Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 5
by Katja Eilerts Katharina SkutellaDieser Band präsentiert erfolgreich erprobte Modellierungskontexte für die Grundschule und bietet praxisbezogene Empfehlungen für einen guten Mathematikunterricht. Neben zahlreichen Praxisbeispielen widmet sich der Band weiterführenden, für die Grundschule relevanten Fragen und eröffnet dabei neue Perspektiven: Wie gelingt mathematisches Modellieren in heterogenen, inklusiven oder jahrgangsübergreifenden Lerngruppen? Auf welche Weise können sprachförderliche Elemente das Mathematiklernen der Kinder bereichern? Wie wird Mathematikunterricht gendersensibel gestaltet? Wie lassen sich Übergänge gestalten und Brücken schlagen vom Elementar- in den Primarbereich und von dort in die Sekundarstufe? Diese und andere hochaktuelle Fragen werden in diesem Band am Beispiel konkreter Modellierungsanlässe adressiert. Dies ist der fünfte Band mit "Neuen Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht" von ISTRON, einer Gruppe von Lehrenden an Schulen und Hochschulen sowie in der Lehrerbildung tätigen Personen.
Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 6: ISTRON-Schriftenreihe (Realitätsbezüge im Mathematikunterricht)
by Irene Grafenhofer Jürgen MaaßDieser neue ISTRON-Band bietet einen bunten Strauß aktueller Beispiele für einen Mathematikunterricht mit Realitätsbezug. Modellierungskompetenz ist gefragt und wird in Lehrplänen gefordert. Realitätsbezogener Mathematikunterricht motiviert die Schülerinnen und Schüler. Diese Art von Unterricht trägt wesentlich zur Modellierungskompetenz bei durch die Beantwortung der wichtigen Frage: "Wozu sollen wir das lernen?".Die Autorinnen und Autoren sind erfahrene Lehrerinnen und Lehrer sowie Mathematikdidaktikerinnen und Mathematikdidaktiker, die für dieses Buch im Mathematikunterricht erfolgreich einsetzbare und schon erprobte Unterrichtsvorschläge aufgeschrieben haben.
Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 7: ISTRON-Schriftenreihe (Realitätsbezüge im Mathematikunterricht)
by Hans Humenberger Berthold SchupparMathematik und Realität sind eng miteinander verbunden: Einerseits hilft Mathematik bei der Bewältigung von Problemen in der Realität, andererseits helfen Realitätsbezüge auch der Mathematik bzw. dem Unterricht (Motivation, Sinnfrage, Merkfähigkeit, Vermitteln eines ausgewogenen Bildes etc.). In bewährter Weise ist diese Verbindung zwischen Realität und Mathematik im vorliegenden ISTRON-Band konstitutiv, das Modellieren wird hier von vielen verschiedenen Seiten beleuchtet.Dieser Band enthält Beiträge von Fachdidaktiker*innen an Universitäten sowie von Lehrkräften und Fachleiter*innen. Die Fragestellungen werden dabei primär inhaltlich und unterrichtspraktisch behandelt, weniger theoretisch-wissenschaftlich. Der Band richtet sich also vor allem an die Praxis des Unterrichts bzw. der Aus- und Weiterbildung. Beispiele der angebotenen Themen reichen von Schulgärten und Populationsgenetik über Lebensversicherungen und die Veranschaulichung großer Zahlen bis hin zu Google-Maps-Bildern bzw. Flugzeugschatten und sogar der kühnen Idee eines Weltraumliftes. Auch die Schulstufen sind breit gestreut – das Niveau der vorgestellten Modellierungsaufgaben reicht von der frühen Sekundarstufe 1 bis zur späten Sekundarstufe 2.In insgesamt 14 Beiträgen zu Anwendungen und Modellierungen für den alltäglichen Mathematikunterricht werden interessante und im Unterricht gut umsetzbare Themen vorgestellt. Damit bereichert dieser Band den Unterricht vieler Lehrkräfte und hilft, die oft von Lernenden gestellte Frage „Wozu sollen wir das denn lernen?“ zu beantworten.Zielgruppen:Mathematiklehrerinnen und -lehrer der SekundarstufenLehrende in der Fort- und Weiterbildung für LehrkräfteStudierende des Lehramts Mathematik ab dem 1. SemesterLehrende der Mathematik und ihrer Didaktik an Hochschulen
Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 8: ISTRON-Schriftenreihe (Realitätsbezüge im Mathematikunterricht)
by Martin Bracke Matthias Ludwig Katrin VorhölterDieser neue ISTRON-Band für die Lehrerbildung beschäftigt sich mit der Konzeption, Organisation und Betreuung von Modellierungsprojekten für Schülerinnen und Schüler. Hierbei handelt es sich um offene Fragestellungen – in vielen Fällen eingebettet in ein interdisziplinäres Umfeld – bei denen es in der Bearbeitung einen großen Freiraum gibt, sowohl die inhaltliche Ausgestaltung als auch den zeitlichen Rahmen betreffend. Die Autoren/innen sind erfahrene Mathematikdidaktiker/innen und die Projekte wurden bereits erfolgreich erprobt. Inhaltlich reichen die Themen von der Frage Wie funktionieren Animationsfilme? über Funktionsweise und Konstruktion einer Spidercam® bis hin zu Modellierung, Simulation und Bau eines Musikbrunnens. Außerdem werden die folgenden Fragestellungen adressiert, die bei der Planung von eigenen Modellierungsprojekten sehr oft auftreten: Wie kommt man an eine Problemstellung?, Welche Rolle spielt der Computereinsatz in Modellierungsprojekten?, Wie kann eine sinnvolle Betreuung der Lernenden aussehen? und Welche Chancen und Herausforderungen bieten Modellierungsprojekte mit Schülerinnen und Schülern?. Dazu kommen Erfahrungsberichte aus Perspektive der Lernenden, der Lehrkräfte als Teilnehmer solcher Projekte sowie der Projektplaner/innen und -betreuer/innen.Dies ist der siebte Band mit Neuem Material für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht von ISTRON, einer Gruppe von Lehrenden an Schulen und Hochschulen sowie in der Lehrerbildung tätigen Personen, der innerhalb der Reihe Realitätsbezüge im Mathematikunterricht erscheint.
Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 9: ISTRON-Schriftenreihe (Realitätsbezüge im Mathematikunterricht)
by Martin Frank Christina RoeckerathErprobte Materialien mit authentischen und realen Modellierungsproblemen für den eigenen Mathematikunterricht? Dieses Buch liefert genau das. (Angehende) Lehrkräfte erhalten digitale und direkt einsetzbare Lehr- und Lernmaterialien für die Umsetzung von schülernahen Projekten zur mathematischen Modellierung. Es werden fünf Workshops zu realen Problemstellungen inklusive der zugehörigen digitalen Lernmaterialien detailliert beschrieben, die allesamt zahlreiche Anknüpfungspunkte an schulmathematische Inhalte liefern.In den fünf Workshops können die Schülerinnen und Schülerdie Bedeutung mathematischer Modellierung im Bereich Solarenergie erkunden,diskutieren und statistisch begründen, inwieweit der Klimawandel existiert,die Funktionsweise von Computertomographen erarbeiten,am Beispiel von Liedern ein eigenes Modell zur Datenkomprimierung entwickeln oder der Funktionsweise der Musikerkennungs-App Shazam auf den Grund gehen.Die Materialien der Workshops wurden bereits in verschiedenen Modellierungsveranstaltungen mit Schülerinnen und Schülern unterschiedlicher Jahrgangsstufen (ab Klasse 9) bearbeitet und kontinuierlich weiterentwickelt. Dieser Band liefert Hintergrundwissen zu allen fünf Workshops sowie didaktische Tipps für deren Umsetzung im Mathematikunterricht oder in fächerübergreifenden Projekten. Zugleich erhalten die Lehrkräfte Zugang zu dem digitalen Lernmaterial der Workshops. Dieses liegt auf einer Workshop-Plattform zum direkten Unterrichtseinsatz bereit. Lehrkräfte sowie Schülerinnen und Schüler können die Workshopmaterialien im Webbrowser bearbeiten.Die ZielgruppenMathematiklehrerinnen und -lehrer der SekundarstufenLehrende in der Fort- und Weiterbildung für Lehrkräfte (für Mathematiklehrkräfte)Studierende des Lehramts Mathematik ab dem 1. SemesterLehrende der Mathematik und ihrer Didaktik an Hochschulen
Neue Perspektiven auf mathematische Lehr-Lernprozesse mit digitalen Medien: Eine Auswahl grundlagenorientierter und praxisorientierter Beiträge (MINTUS – Beiträge zur mathematisch-naturwissenschaftlichen Bildung)
by Frederik Dilling Felicitas Pielsticker Ingo WitzkeDer Band stellt eine mathematikdidaktische Zusammenschau zum Einsatz digitaler Medien und Werkzeuge im Mathematikunterricht sowie in der Lehramtsausbildung Mathematik dar. Enthalten sind sowohl grundlagenorientierte Beiträge als auch reflektierte Praxisbeiträge. Die Autor*innen des Sammelwerks teilen eine positive Grundeinstellung zu den Möglichkeiten, die digitale Werkzeuge und Medien für den Mathematikunterricht entfalten können, wägen aber jeweils aus mathematikdidaktischer Perspektive kritisch ab, wann, wo und wie ein Einsatz einen fachinhaltlichen und fachdidaktischen Mehrwert ermöglichen kann.
Neue Wege im mathematischen Unterricht: Auf den Spuren Mathilde Vaertings (Paderborner Beiträge zur Didaktik der Mathematik)
by Gerda WerthMathilde Vaerting (1884 – 1977) möchte den Mathematikunterricht ihrer Zeit radikal verändern und mit ihrer Methode der „Selbständigkeitsprobe“ einen Weg aufzeigen, Schüler*innen durch geeignete kognitive Anregung zu eigenständigem Denken zu motivieren. Ihre „Neue[n] Wege im mathematischen Unterricht“ aus 1921 schließen dabei explizit Mädchen ein, obwohl diesen, nachdem sie seit 1908 endlich auch Mathematik an Schulen lernen durften, die Begabung für dieses Fach vielfach abgesprochen wurde. Das Buch arbeitet ihre didaktischen Konzepte sowie die schulischen und curricularen Rahmenbedingungen auf, auch in Bezug auf die Lehrerinnenbildung der damaligen Zeit.
Neural Approaches to Dynamics of Signal Exchanges (Smart Innovation, Systems and Technologies #151)
by Anna Esposito Marcos Faundez-Zanuy Francesco Carlo Morabito Eros PaseroThe book presents research that contributes to the development of intelligent dialog systems to simplify diverse aspects of everyday life, such as medical diagnosis and entertainment. Covering major thematic areas: machine learning and artificial neural networks; algorithms and models; and social and biometric data for applications in human–computer interfaces, it discusses processing of audio-visual signals for the detection of user-perceived states, the latest scientific discoveries in processing verbal (lexicon, syntax, and pragmatics), auditory (voice, intonation, vocal expressions) and visual signals (gestures, body language, facial expressions), as well as algorithms for detecting communication disorders, remote health-status monitoring, sentiment and affect analysis, social behaviors and engagement. Further, it examines neural and machine learning algorithms for the implementation of advanced telecommunication systems, communication with people with special needs, emotion modulation by computer contents, advanced sensors for tracking changes in real-life and automatic systems, as well as the development of advanced human–computer interfaces. The book does not focus on solving a particular problem, but instead describes the results of research that has positive effects in different fields and applications.
Neural Approximations for Optimal Control and Decision (Communications and Control Engineering)
by Giorgio Gnecco Thomas Parisini Riccardo Zoppoli Marcello SanguinetiNeural Approximations for Optimal Control and Decision provides a comprehensive methodology for the approximate solution of functional optimization problems using neural networks and other nonlinear approximators where the use of traditional optimal control tools is prohibited by complicating factors like non-Gaussian noise, strong nonlinearities, large dimension of state and control vectors, etc. Features of the text include: • a general functional optimization framework; • thorough illustration of recent theoretical insights into the approximate solutions of complex functional optimization problems; • comparison of classical and neural-network based methods of approximate solution; • bounds to the errors of approximate solutions; • solution algorithms for optimal control and decision in deterministic or stochastic environments with perfect or imperfect state measurements over a finite or infinite time horizon and with one decision maker or several; • applications of current interest: routing in communications networks, traffic control, water resource management, etc.; and • numerous, numerically detailed examples. The authors’ diverse backgrounds in systems and control theory, approximation theory, machine learning, and operations research lend the book a range of expertise and subject matter appealing to academics and graduate students in any of those disciplines together with computer science and other areas of engineering.
Neural-Based Orthogonal Data Fitting
by Giansalvo Cirrincione Maurizio CirrincioneThe presentation of a novel theory in orthogonal regressionThe literature about neural-based algorithms is often dedicated to principal component analysis (PCA) and considers minor component analysis (MCA) a mere consequence. Breaking the mold, Neural-Based Orthogonal Data Fitting is the first book to start with the MCA problem and arrive at important conclusions about the PCA problem.The book proposes several neural networks, all endowed with a complete theory that not only explains their behavior, but also compares them with the existing neural and traditional algorithms. EXIN neurons, which are of the authors' invention, are introduced, explained, and analyzed. Further, it studies the algorithms as a differential geometry problem, a dynamic problem, a stochastic problem, and a numerical problem. It demonstrates the novel aspects of its main theory, including its applications in computer vision and linear system identification. The book shows both the derivation of the TLS EXIN from the MCA EXIN and the original derivation, as well as:Shows TLS problems and gives a sketch of their history and applicationsPresents MCA EXIN and compares it with the other existing approachesIntroduces the TLS EXIN neuron and the SCG and BFGS acceleration techniques and compares them with TLS GAOOutlines the GeTLS EXIN theory for generalizing and unifying the regression problemsEstablishes the GeMCA theory, starting with the identification of GeTLS EXIN as a generalization eigenvalue problemIn dealing with mathematical and numerical aspects of EXIN neurons, the book is mainly theoretical. All the algorithms, however, have been used in analyzing real-time problems and show accurate solutions. Neural-Based Orthogonal Data Fitting is useful for statisticians, applied mathematics experts, and engineers.
Neural Computing for Advanced Applications: 5th International Conference, NCAA 2024, Guilin, China, July 5–7, 2024, Proceedings, Part II (Communications in Computer and Information Science #2182)
by Haijun Zhang Xianxian Li Tianyong Hao Weizhi Meng Zhou Wu Qian HeThis book constitutes the refereed proceedings of the 5th International Conference on Neural Computing for Advanced Applications, NCAA 2024, held in Guilin, China, during July 5–7, 2024. The 89 revised full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 227 submissions. The papers are organized in the following topical sections: Part I: Neural network (NN) theory, NN-based control systems, neuro-system integration and engineering applications; Computer vision, and their engineering applications. Part II: Computational intelligence, nature-inspired optimizers, their engineering applications, and benchmarks. Part III: Natural language processing, knowledge graphs, recommender systems, multimodal Deep Learning, and their applications; Fault diagnosis and forecasting, prognostic management, Time-series analysis, and cyber-physical system security.
Neural Computing for Advanced Applications: 5th International Conference, NCAA 2024, Guilin, China, July 5–7, 2024, Proceedings, Part III (Communications in Computer and Information Science #2183)
by Haijun Zhang Xianxian Li Tianyong Hao Weizhi Meng Zhou Wu Qian HeThis book constitutes the refereed proceedings of the 5th International Conference on Neural Computing for Advanced Applications, NCAA 2024, held in Guilin, China, during July 5–7, 2024. The 89 revised full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 227 submissions. The papers are organized in the following topical sections: Part I: Neural network (NN) theory, NN-based control systems, neuro-system integration and engineering applications; Computer vision, and their engineering applications. Part II: Computational intelligence, nature-inspired optimizers, their engineering applications, and benchmarks. Part III: Natural language processing, knowledge graphs, recommender systems, multimodal Deep Learning, and their applications; Fault diagnosis and forecasting, prognostic management, Time-series analysis, and cyber-physical system security.
Neural Computing for Advanced Applications: 5th International Conference, NCAA 2024, Guilin, China, July 5–7, 2024, Proceedings, Part I (Communications in Computer and Information Science #2181)
by Haijun Zhang Xianxian Li Tianyong Hao Weizhi Meng Zhou Wu Qian HeThis book constitutes the refereed proceedings of the 5th International Conference on Neural Computing for Advanced Applications, NCAA 2024, held in Guilin, China, during July 5–7, 2024. The 89 revised full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 227 submissions. The papers are organized in the following topical sections: Part I: Neural network (NN) theory, NN-based control systems, neuro-system integration and engineering applications; Computer vision, and their engineering applications. Part II: Computational intelligence, nature-inspired optimizers, their engineering applications, and benchmarks. Part III: Natural language processing, knowledge graphs, recommender systems, multimodal Deep Learning, and their applications; Fault diagnosis and forecasting, prognostic management, Time-series analysis, and cyber-physical system security.
Neural Modeling of Speech Processing and Speech Learning: An Introduction
by Bernd J. Kröger Trevor BekolayThis book explores the processes of spoken language production and perception from a neurobiological perspective. After presenting the basics of speech processing and speech acquisition, a neurobiologically-inspired and computer-implemented neural model is described, which simulates the neural processes of speech processing and speech acquisition. This book is an introduction to the field and aimed at students and scientists in neuroscience, computer science, medicine, psychology and linguistics.
Neural Network Analysis, Architectures and Applications
by Antony BrowneNeural Network Analysis, Architectures and Applications discusses the main areas of neural networks, with each authoritative chapter covering the latest information from different perspectives. Divided into three parts, the book first lays the groundwork for understanding and simplifying networks. It then describes novel architectures and algorithms, including pulse-stream techniques, cellular neural networks, and multiversion neural computing. The book concludes by examining various neural network applications, such as neuron-fuzzy control systems and image compression. This final part of the book also provides a case study involving oil spill detection. This book is invaluable for students and practitioners who have a basic understanding of neural computing yet want to broaden and deepen their knowledge of the field.
Neural Network-Based Adaptive Control of Uncertain Nonlinear Systems
by Kasra Esfandiari Farzaneh Abdollahi Heidar A. TalebiThe focus of this book is the application of artificial neural networks in uncertain dynamical systems. It explains how to use neural networks in concert with adaptive techniques for system identification, state estimation, and control problems. The authors begin with a brief historical overview of adaptive control, followed by a review of mathematical preliminaries. In the subsequent chapters, they present several neural network-based control schemes. Each chapter starts with a concise introduction to the problem under study, and a neural network-based control strategy is designed for the simplest case scenario. After these designs are discussed, different practical limitations (i.e., saturation constraints and unavailability of all system states) are gradually added, and other control schemes are developed based on the primary scenario. Through these exercises, the authors present structures that not only provide mathematical tools for navigating control problems, but also supply solutions that are pertinent to real-life systems.
Neural Network Methods for Dynamic Equations on Time Scales (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
by Svetlin GeorgievThis book aims to handle dynamic equations on time scales using artificial neural network (ANN). Basic facts and methods for ANN modeling are considered. The multilayer artificial neural network (ANN) model is introduced for solving of dynamic equations on arbitrary time scales. A multilayer ANN model with one input layer containing a single node, a hidden layer with m nodes, and one output node are investigated. The feed-forward neural network model and unsupervised error back-propagation algorithm are developed. Modification of network parameters is done without the use of any optimization technique. The regression-based neural network (RBNN) model is introduced for solving dynamic equations on arbitrary time scales. The RBNN trial solution of dynamic equations is obtained by using the RBNN model for single input and single output system. A variety of initial and boundary value problems are solved. The Chebyshev neural network (ChNN) model and Levendre neural network model are developed. The ChNN trial solution of dynamic equations is obtained by using the ChNN model for single input and single output system. This book is addressed to a wide audience of specialists such as mathematicians, physicists, engineers, and biologists. It can be used as a textbook at the graduate level and as a reference book for several disciplines.
Neural Network Perspectives on Cognition and Adaptive Robotics
by A. BrowneFeaturing an international team of authors, Neural Network Perspectives on Cognition and Adaptive Robotics presents several approaches to the modeling of human cognition and language using neural computing techniques. It also describes how adaptive robotic systems can be produced using neural network architectures. Covering a wide range of mainstream area and trends, each chapter provides the latest information from a different perspective.
Neural-Network Simulation of Strongly Correlated Quantum Systems (Springer Theses)
by Stefanie CzischekQuantum systems with many degrees of freedom are inherently difficult to describe and simulate quantitatively. The space of possible states is, in general, exponentially large in the number of degrees of freedom such as the number of particles it contains. Standard digital high-performance computing is generally too weak to capture all the necessary details, such that alternative quantum simulation devices have been proposed as a solution. Artificial neural networks, with their high non-local connectivity between the neuron degrees of freedom, may soon gain importance in simulating static and dynamical behavior of quantum systems. Particularly promising candidates are neuromorphic realizations based on analog electronic circuits which are being developed to capture, e.g., the functioning of biologically relevant networks. In turn, such neuromorphic systems may be used to measure and control real quantum many-body systems online. This thesis lays an important foundation for the realization of quantum simulations by means of neuromorphic hardware, for using quantum physics as an input to classical neural nets and, in turn, for using network results to be fed back to quantum systems. The necessary foundations on both sides, quantum physics and artificial neural networks, are described, providing a valuable reference for researchers from these different communities who need to understand the foundations of both.
Neural Networks and Statistical Learning
by Ke-Lin Du M. N. SwamyThis book provides a broad yet detailed introduction to neural networks and machine learning in a statistical framework. A single, comprehensive resource for study and further research, it explores the major popular neural network models and statistical learning approaches with examples and exercises and allows readers to gain a practical working understanding of the content. This updated new edition presents recently published results and includes six new chapters that correspond to the recent advances in computational learning theory, sparse coding, deep learning, big data and cloud computing.Each chapter features state-of-the-art descriptions and significant research findings. The topics covered include:• multilayer perceptron;• the Hopfield network;• associative memory models;• clustering models and algorithms;• t he radial basis function network;• recurrent neural networks;• nonnegative matrix factorization;• independent component analysis;•probabilistic and Bayesian networks; and• fuzzy sets and logic.Focusing on the prominent accomplishments and their practical aspects, this book provides academic and technical staff, as well as graduate students and researchers with a solid foundation and comprehensive reference on the fields of neural networks, pattern recognition, signal processing, and machine learning.