Nonlinear identification based on RBF neural network

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F11%3APU94690" target="_blank" >RIV/00216305:26220/11:PU94690 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Nonlinear identification based on RBF neural network

Popis výsledku v původním jazyce

This article is focused on the off-line identification of nonlinear dynamic systems. Hammerstein model was used for this identification. RBF (Radial Basis Function) neural network is used here to approximate the input nonlinear static function. This network is implemented as a piecewise linear function.

Název v anglickém jazyce

Nonlinear identification based on RBF neural network

Popis výsledku anglicky

This article is focused on the off-line identification of nonlinear dynamic systems. Hammerstein model was used for this identification. RBF (Radial Basis Function) neural network is used here to approximate the input nonlinear static function. This network is implemented as a piecewise linear function.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA102%2F09%2F1680" target="_blank" >GA102/09/1680: Evoluční návrh řídicích algoritmů</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

DAAAM International Scientific Book

ISSN

1726-9687

e-ISSN

—

Svazek periodika

10

Číslo periodika v rámci svazku

11

Stát vydavatele periodika

AT - Rakouská republika

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

547-554

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—