Extended Dynamic Neural Architectures HONNU with Minimum Neural Parameters for Evaluation of Nonlinear Dynamic Systems

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F05%3A02108662" target="_blank" >RIV/68407700:21220/05:02108662 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

Rozšířené dynamické neuronové architektury HONNU s minimálním počtem parametrů pro vyhodnocování nelineárních dynamických systémů

Original language description

Příspěvek představuje netradiční umělé neuronové architektury a některé jejich možnosti pro aproximaci, řízení a další vyhodnocování nelineárních dynamických systémů. Oproti klasickým neuronovým sítím je předností těchto nekonvenčních dynamických neuronových struktur, pracujících jednoduše na principu metody učení backpropagation, minimální počet neurálních vah, minimální složitost explicitního popisu dynamické struktury a možnost implementace apriorní znalosti o aproximovaném či jinak vyšetřovaném systému do vnitřní struktury těchto neuronových jednotek, popřípadě jejich sítě. Dále jsou v příspěvku diskutovány příznivé aspekty týkající se konvergence neurálních vah u těchto architektur pro aproximaci, identifikaci a další použití v oblasti řízení a analýzy komplikovaných signálů generovaných nelineárními systémy.

Czech name

Rozšířené dynamické neuronové architektury HONNU s minimálním počtem parametrů pro vyhodnocování nelineárních dynamických systémů

Czech description

Příspěvek představuje netradiční umělé neuronové architektury a některé jejich možnosti pro aproximaci, řízení a další vyhodnocování nelineárních dynamických systémů. Oproti klasickým neuronovým sítím je předností těchto nekonvenčních dynamických neuronových struktur, pracujících jednoduše na principu metody učení backpropagation, minimální počet neurálních vah, minimální složitost explicitního popisu dynamické struktury a možnost implementace apriorní znalosti o aproximovaném či jinak vyšetřovaném systému do vnitřní struktury těchto neuronových jednotek, popřípadě jejich sítě. Dále jsou v příspěvku diskutovány příznivé aspekty týkající se konvergence neurálních vah u těchto architektur pro aproximaci, identifikaci a další použití v oblasti řízení a analýzy komplikovaných signálů generovaných nelineárními systémy.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

BC - Theory and management systems

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Publication year

2005

Confidentiality

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

Article name in the collection

Nové metody a postupy v oblasti přístrojové techniky, automatického řízení a informatiky

ISBN

80-01-03240-X

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

5

Pages from-to

—

Publisher name

Vydavatelství ČVUT

Place of publication

Praha

Event location

Herbertov, Vyšší Brod

Event date

Jun 3, 2005

Type of event by nationality

CST - Celostátní akce

UT code for WoS article

—