Vývoj nelineárních neuronových jednotek s nelinearitami vyšších řádů jako nástroje pro aproximaci, identifikaci, a řízení složitých nelineárních systémů a studie jejich možného využití v dynamice kardiovaskulárního systému
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F04%3A02120374" target="_blank" >RIV/68407700:21220/04:02120374 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Development of Higher-Order Nonlinear Neural Units as a Tool for Approximation, Identification and Control of Complex Nonlinear Dynamic Systems and Study of Their Application Prospects for Nonlinear Dynamics of Cardiovascular System
Popis výsledku v původním jazyce
The report introduces development of nonconventional artificial neural architectures with minimum number of neural parameters. The standalone static and dynamic (both continuous-time and discrete) higher-order nonlinear neural units (HONNU) are introduced as they are intended for novel methods of approximation and evaluation of complex nonlinear systems. The novel neural units have nonlinear neural synaptic operation, static or dynamic internal neural structure, and linear or nonlinear somatic neural operation.
Název v anglickém jazyce
Development of Higher-Order Nonlinear Neural Units as a Tool for Approximation, Identification and Control of Complex Nonlinear Dynamic Systems and Study of Their Application Prospects for Nonlinear Dynamics of Cardiovascular System
Popis výsledku anglicky
The report introduces development of nonconventional artificial neural architectures with minimum number of neural parameters. The standalone static and dynamic (both continuous-time and discrete) higher-order nonlinear neural units (HONNU) are introduced as they are intended for novel methods of approximation and evaluation of complex nonlinear systems. The novel neural units have nonlinear neural synaptic operation, static or dynamic internal neural structure, and linear or nonlinear somatic neural operation.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
BC - Teorie a systémy řízení
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2004
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů