MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
03781nam a22004215i 4500 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn nnnaamaa |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
111508 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240111050155.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
181213s2019 gw a o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030011802 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-01180-2 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QA276 |
| Número de documento/Ítem |
2019 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Leke, Collins Achepsah |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 9 (RLIN) |
671344 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Deep Learning and Missing Data in Engineering Systems |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Collins Achepsah Leke, Tshilidzi Marwala. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Imprint: Springer |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2019 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XIV, 179 páginas) |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Studies in Big Data |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2197-6503 |
| Designación de volumen o secuencia |
48 |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Intelligent Technologies and Robotics (Springer-42732) |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Introduction to Missing Data Estimation -- Introduction to Deep Learning -- Missing Data Estimation Using Bat Algorithm -- Missing Data Estimation Using Cuckoo Search Algorithm -- Missing Data Estimation Using Firefly Algorithm -- Missing Data Estimation Using Ant Colony Optimization Algorithm -- Missing Data Estimation Using Ant-Lion Optimizer Algorithm -- Missing Data Estimation Using Invasive Weed Optimization Algorithm -- Missing Data Estimation Using Swarm Intelligence Algorithms from Reduced Dimensions -- Missing Data Estimation Using Swarm Intelligence Algorithms: Deep Learning Framework Analysis -- Conclusion. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
Deep Learning and Missing Data in Engineering Systems uses deep learning and swarm intelligence methods to cover missing data estimation in engineering systems. The missing data estimation processes proposed in the book can be applied in image recognition and reconstruction. To facilitate the imputation of missing data, several artificial intelligence approaches are presented, including: deep autoencoder neural networks; deep denoising autoencoder networks; the bat algorithm; the cuckoo search algorithm; and the firefly algorithm. The hybrid models proposed are used to estimate the missing data in high-dimensional data settings more accurately. Swarm intelligence algorithms are applied to address critical questions such as model selection and model parameter estimation. The authors address feature extraction for the purpose of reconstructing the input data from reduced dimensions by the use of deep autoencoder neural networks. They illustrate new models diagrammatically, report their findings in tables, so as to put their methods on a sound statistical basis. The methods proposed speed up the process of data estimation while preserving known features of the data matrix. This book is a valuable source of information for researchers and practitioners in data science. Advanced undergraduate and postgraduate students studying topics in computational intelligence and big data, can also use the book as a reference for identifying and introducing new research thrusts in missing data estimation. |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
495511 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Datos masivos |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Inteligencia artificial |
| 9 (RLIN) |
413115 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA |
|---|
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada |
SpringerLink (Online service) |
| 9 (RLIN) |
106996 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Marwala, Tshilidzi. |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030011796 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030011819 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-01180-2 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
|---|
| -- |
1 |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 |
Primersemestre_2019_Robotics |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - FONDO MILLENIUM |
|---|
| Biblioteca |
SI |
| Tipo de registro |
m |
| Tipo de materia |
z |
| Idioma |
eng |
| País |
gw |
| h |
0 |
| Fecha creación |
11/2019 |
| e |
k |
| Catalogado |
Sí |