Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression

Langue : anglais

Edité par Elsevier Inc Okt 2025, 2025

0443315647 / 9780443315640

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Neuware - Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression: Theory and Industrial Application delves into tree-structured methods in the industrial sector, encompassing classical ensemble learning, tree-structured deep forest classification, and broad learning systems with neural networks. It introduces an innovative deep/broad learning algorithm for small-sample industrial modeling tasks. The book is divided into two parts: methodology and practical application in dioxin emission modeling. Methodology sections include Preliminaries, Deep Forest Regression, Broad Forest Regression, and Fuzzy Forest Regression. The application part focuses on modeling dioxin emissions in municipal solid waste incineration. Throughout, various tree-structured strategies are presented, and the authors provide software systems for validating these methods. This book is suitable for advanced undergraduates, graduate engineering students, and practicing engineers looking for self-study resources.…

N° de réf. du vendeur 9780443315640

Titre
Small Sample Modelling Based on Deep and Broad Forest Regression
Auteur
We Yu
Éditeur
Elsevier Inc Okt 2025
Année de publication
2025
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
0443315647
ISBN à 13 chiffres
9780443315640
Poids de l'article
475 grammes
Dimensions
229x152x19 mm

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