تفاصيل الأصول
MbrlCatalogueTitleDetail
هل ترغب في حجز الكتاب؟
Robust optimization of spline models and complex regulatory networks : theory, methods and applications
بواسطة
èOzmen, Ayse
في
Robust optimization.
/ Neural networks (Computer science) Mathematical models.
/ Neural networks (Computer science) Mathematical models
لقد وضعنا الحجز لك!
بالمناسبة ، لماذا لا تستكشف الفعاليات التي يمكنك حضورها عند زيارتك للمكتبة لإستلام كتبك
أنت حاليًا في قائمة الانتظار لالتقاط هذا الكتاب. سيتم إخطارك بمجرد انتهاء دورك في التقاط الكتاب
هل أنت متأكد أنك تريد إزالة الكتاب من الرف؟
وجه الفتاة! هناك خطأ ما.
أثناء محاولة إزالة العنوان من الرف ، حدث خطأ ما :( يرجى إعادة المحاولة لاحقًا!
وجه الفتاة! هناك خطأ ما.
أثناء محاولة إضافة العنوان إلى الرف ، حدث خطأ ما :( يرجى إعادة المحاولة لاحقًا!
هل تريد طلب الكتاب؟
Robust optimization of spline models and complex regulatory networks : theory, methods and applications
بواسطة
èOzmen, Ayse
في
Robust optimization.
/ Neural networks (Computer science) Mathematical models.
/ Neural networks (Computer science) Mathematical models
يرجى العلم أن الكتاب الذي طلبته لا يمكن استعارته. إذا كنت ترغب في إستعارة هذا الكتاب ، يمكنك حجز نسخة أخرى
Robust optimization of spline models and complex regulatory networks : theory, methods and applications
Book
Robust optimization of spline models and complex regulatory networks : theory, methods and applications
متوفر في المكتبة
الطلب من المخزن الآلي
واختر طريقة الاستلام
نظرة عامة
This book introduces methods of robust optimization in multivariate adaptive regression splines (MARS) and Conic MARS in order to handle uncertainty and non-linearity. The proposed techniques are implemented and explained in two-model regulatory systems that can be found in the financial sector and in the contexts of banking, environmental protection, system biology and medicine. The book provides necessary background information on multi-model regulatory networks, optimization and regression. It presents the theory of and approaches to robust (conic) multivariate adaptive regression splines - R(C)MARS - and robust (conic) generalized partial linear models - R(C)GPLM - under polyhedral uncertainty. Further, it introduces spline regression models for multi-model regulatory networks and interprets (C)MARS results based on different datasets for the implementation. It explains robust optimization in these models in terms of both the theory and methodology. In this context it studies R(C)MARS results with different uncertainty scenarios for a numerical example. Lastly, the book demonstrates the implementation of the method in a number of applications from the financial, energy, and environmental sectors, and provides an outlook on future research.
الناشر
Springer
موضوع
ISBN
3319307991, 9783319307992
نسخة متاحة:
1
العنصر متاح
1
إجمالي العنصر في جميع المواقع
| اتصل بالرقم | نسخ | مواد | موقع |
|---|---|---|---|
| QA402.5.O96 2016 | 1 | BOOK | AUTOSTORE |
يستخدم هذا الموقع ملفات تعريف الارتباط لضمان حصولك على أفضل تجربة على موقعنا.