摩押人赛义德·穆查韦（编辑）;埃德温·卢霍弗（编辑） 在非平稳环境中学习。方法和应用。 （英语） Zbl 1451.68028号 纽约州纽约市：施普林格出版社（ISBN 978-1-4419-8019-9/hbk；978-1-44109-8020-5/电子书）。xii，第440页。(2012). 出版商描述：近几十年来，在现代机器和计算机的支持下，自动化进程取得了快速进展。其结果是系统复杂性和状态变化、信息源、对更快数据处理的需求以及环境影响的整合显著增加。配备了数据驱动系统识别和机器学习算法分类的智能系统可以部分处理这些问题。由于非平稳环境和外部影响，当过程出现动态变化时，批处理离线设置中的传统学习算法就会失败。《非静态环境中的学习：方法和应用》对该领域的最新发展和重要方法进行了广泛而全面的回顾。覆盖范围侧重于无监督问题中的动态学习、监督分类中的动态学和监督回归问题中的动力学学习。后面的一节专门介绍动态学习方法作为实现高精度模型的基础的应用程序。编辑们没有依赖数学定理/证明的风格，而是突出显示了大量的图形、表格、示例和应用程序，以及它们的解释。这种方法为进一步调查和新想法提供了有用的基础，并激励和激励新来者探索这一前景广阔且仍在兴起的研究领域。本卷的文章不会单独编入索引。 引用于8文件 MSC公司： 68-06 与计算机科学有关的会议记录、会议、收藏等 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 00B15号机组 杂项特定利益物品的收集 软件：备用FIS PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛M.Sayed Mouchaweh｝（编辑）和\textit｛E.Lughofer｝（编辑），非平稳环境中的学习。方法和应用。纽约州纽约市：施普林格（2012；Zbl 1451.68028） 全文： 内政部