Neural Networks Applied to Real-Time Identification

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F04%3APU44524" target="_blank" >RIV/00216305:26220/04:PU44524 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Neural Networks Applied to Real-Time Identification

Original language description

Identification of dynamic systems is essential for adaptive control. Properly identified parameters of a dynamic system make it possible to design a suitable controller. One of the possible approaches is employing neural networks. The neural networks must be correctly train to reach our requirements. In this paper the on-line identification by using neural networks (with Levenberg-Marquardt training algorithm) is discussed.

Czech name

Neuronové sítě pro identifikaci v reálném čase

Czech description

Pro přizpůsobení adaptivního regulátoru skutečnému procesu je nutné vytvořit model procesu, který se automaticky adaptuje na změny parametrů procesu. Nejčastěji používanou metodou je metoda nejmenších čtverců. Její nevýhodou je nutnost použít relativně dlouhou periodu vzorkování. Použití neuronové sítě pro identifikaci dovolí podstatné zkrácení periody vzorkování.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JB - Sensors, detecting elements, measurement and regulation

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2004

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Annals of DAAAM for 2004 & Proceedings

ISBN

3-901509-42-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

2

Pages from-to

95-96

Publisher name

DAAAM International Vienna

Place of publication

Vienna, Austria

Event location

Vienna

Event date

Nov 3, 2004

Type of event by nationality

WRD - Celosvětová akce

UT code for WoS article

—