TEST - Catálogo BURRF
   

Adaptive Learning of Polynomial Networks : (Registro nro. 278062)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02887nam a22003855i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 278062
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control MX-SnUAN
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20170705134200.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 150903s2006 xxu| o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9780387312408
-- 9780387312408
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/0387312404
Fuente del número o código doi
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema vtls000330918
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO]
Nivel de reglas en descripción bibliográfica 201509030726
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201404120547
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201404090327
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201401311356
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación staff
-- 201401301157
-- staff
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen MX-SnUAN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor MX-SnUAN
Normas de descripción rda
050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q334-342
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Nikolaev, Nikolay Y.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 301383
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Adaptive Learning of Polynomial Networks :
Resto del título Genetic Programming, Backpropagation and Bayesian Methods /
Mención de responsabilidad, etc. by Nikolay Y. Nikolaev, Hitoshi Iba.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Boston, MA :
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer US,
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2006.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión xiv, 316 páginas,
Otras características físicas recurso en línea.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio computadora
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso en línea
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Genetic and Evolutionary Computation
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Springer eBooks
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Inductive Genetic Programming -- Tree-Like PNN Representations -- Fitness Functions and Landscapes -- Search Navigation -- Backpropagation Techniques -- Temporal Backpropagation -- Bayesian Inference Techniques -- Statistical Model Diagnostics -- Time Series Modelling -- Conclusions.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book delivers theoretical and practical knowledge for developing algorithms that infer linear and non-linear multivariate models, providing a methodology for inductive learning of polynomial neural network models (PNN) from data. The text emphasizes an organized model identification process by which to discover models that generalize and predict well. The empirical investigations detailed here demonstrate that PNN models evolved by genetic programming and improved by backpropagation are successful when solving real-world tasks. Adaptive Learning of Polynomial Networks is a vital reference for researchers and practitioners in the fields of evolutionary computation, artificial neural networks and Bayesian inference, and for advanced-level students of genetic programming. Readers will strengthen their skills in creating efficient model representations and learning operators that efficiently sample the search space, and in navigating the search process through the design of objective fitness functions.
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN)
Nota local Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Iba, Hitoshi.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 301384
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Servicio en línea)
9 (RLIN) 299170
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9780387312392
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/0-387-31240-4">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/0-387-31240-4</a>
Nota pública Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Recurso en línea

No hay ítems disponibles.

Universidad Autónoma de Nuevo León
Secretaría de Extensión y Cultura - Dirección de Bibliotecas @
Soportado en Koha