Echtzeit-Identifikation nichtlinearer instationärer Systeme mit RBF-Netzwerken (Real-time Identification of Non-linear Non-stationary Systems by RBF-Networks)
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| 245 | 0 | 0 | |a Echtzeit-Identifikation nichtlinearer instationärer Systeme mit RBF-Netzwerken (Real-time Identification of Non-linear Non-stationary Systems by RBF-Networks) |h [Elektronische Daten] |c [Oleg G. Rudenko, Alexandr A. Bessonov, Peter Otto, Jürgen Wernstedt] |
| 246 | 1 | |a Real-time Identification of Non-linear Non-stationary Systems by RBF-Networks | |
| 520 | 3 | |a Der Beitrag behandelt den Einsatz Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) zur Modellbildung für nichtlineare dynamische, stationäre und instationäre Systeme. Es wird gezeigt, dass Radiale Basisfunktionsnetze (RBF) in Zusammenhang mit dem neu entwickelten schnellen Mehrschritt-Algorithmus die besten Identifikationsergebnisse liefern. Die Struktur des Netzes wird während des Lernprozesses automatisch so lange erweitert, bis für alle Trainingsdaten eine definierte Fehlerschranke unterschritten wird. Am Beispiel einer nichtlinearen Differenzengleichung erster Ordnung mit einem zeitvarianten Faktor werden die Eigenschaften des neuen Identifikationsverfahrens demonstriert und mit anderen bekannten Verfahren verglichen. | |
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