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El trabajo presentado en este informe se inscribe en el ámbito del Aprendizaje Automático, donde el objetivo es modelizar un sistema no lineal e identificar en línea los parámetros del modelo en cuestión. Este modelo se desarrolla en un espacio de Hilbert de núcleos reproductores (RKHS). Estos modelos, denominados de representación o de caja negra, son lineales con respecto a sus parámetros. Han tenido mucho éxito en la identificación de sistemas no lineales mediante métodos kernel.

Produktbeschreibung
El trabajo presentado en este informe se inscribe en el ámbito del Aprendizaje Automático, donde el objetivo es modelizar un sistema no lineal e identificar en línea los parámetros del modelo en cuestión. Este modelo se desarrolla en un espacio de Hilbert de núcleos reproductores (RKHS). Estos modelos, denominados de representación o de caja negra, son lineales con respecto a sus parámetros. Han tenido mucho éxito en la identificación de sistemas no lineales mediante métodos kernel.
Autorenporträt
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.