Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Neural Differentiation in Modeling

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F09%3A63508011" target="_blank" >RIV/70883521:28140/09:63508011 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Neural Differentiation in Modeling

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper deals with a promising approach of modeling the real life systems, characterized with sets of measured/discrete data, by replacing them with analytical functions framework. the article is focused on neural network approximation of functional expressions. As an analyzed system a dynamic flight model has been chosen due to the necessity of considering several classes of large sets of aerodynamic lift, drag, speed, force, balance and mass data to get a comparable mock-up response. Handling such type of model is naturally a huge computation time demanding process. Being able to substitute it with analytical functions system presenting a coincident behaviour could dramatically improve computation time at all aspects of utilization (UAV/UAS, autopilot systems, flight simulators, real time control & stability response determination, e.t.c). Therefore first steps how to obtain analytical function are shown here. In this paper, sample case parameters were used to produce data that wer

  • Název v anglickém jazyce

    Neural Differentiation in Modeling

  • Popis výsledku anglicky

    The paper deals with a promising approach of modeling the real life systems, characterized with sets of measured/discrete data, by replacing them with analytical functions framework. the article is focused on neural network approximation of functional expressions. As an analyzed system a dynamic flight model has been chosen due to the necessity of considering several classes of large sets of aerodynamic lift, drag, speed, force, balance and mass data to get a comparable mock-up response. Handling such type of model is naturally a huge computation time demanding process. Being able to substitute it with analytical functions system presenting a coincident behaviour could dramatically improve computation time at all aspects of utilization (UAV/UAS, autopilot systems, flight simulators, real time control & stability response determination, e.t.c). Therefore first steps how to obtain analytical function are shown here. In this paper, sample case parameters were used to produce data that wer

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BD - Teorie informace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

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

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    MENDEL 2009 15th International Coference on Soft Computing

  • ISBN

    978-80-214-3675-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    354

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    24. 6. 2009

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku