Identyfikacja dynamicznych systemów złożonych z wykorzystaniem sieci neuronowych

View

Resource metadata

Title	Identyfikacja dynamicznych systemów złożonych z wykorzystaniem sieci neuronowych
Persons	Authors: Jarosław Drapała Partner: Wrocław University of Science and Technology
Description	Z pracy: "W pracy badane są dynamiczne obiekty wejściowo-wyjściowe i z takich komponentów składać się będą omawiane systemy złożone. W sytuacji, gdy modele obiektów budujemy jedynie na podstawie pomiarów przebiegów jego wejść i wyjść, wygodną w zastosowaniu klasą modeli są sieci neuronowe, zwłaszcza w przypadku modelowania obiektów nieliniowych. Cenną właściwością sieci neuronowych jest cecha „uniwersalnej aproksymacji” oznaczająca zdolność do przybliżania każdej gładkiej funkcji z dowolną dokładnością, rosnącą wraz z liczbą tzw. neuronów ukrytych (w przypadku sieci wielowarstwowych). Jednak cechę „uniwersalnej aproksymacji” posiadają nie tylko sieci neuronowe ale również m.in. modele wielomianowe, szeregi Fouriera, falki, pewne rodzaje modeli rozmytych i rozmyto-neuronowych." (Polish) Comments: Praca doktorska.
Keywords	"systemy złożone"@pl, "systemy dynamiczne"@pl, "sieci neuronowe"@pl, "reaktor chemiczny"@pl, "identyfikacja"@pl, "Identyfikacja"@pl
Classification	Resource type: thesis Scientific discipline: dziedzina nauk matematycznych / informatyka (2011) Destination group: scientists, students Harmful content: No
Characteristics	Place of creation: Wrocław Creation time: 2009 Number of pages: 176 Supervisor: Jerzy Świątek Resource language: Polish Identifiers: OAI: 3200
External links	Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa
License	ID-NC-ND
Technical information	Submitter: Olga Schabowicz Availability date: 06-09-2018
Collections	Kolekcja Politechniki Wrocławskiej, Kolekcja e-Biblio PWr

Citation

Copied

Jarosław Drapała. Identyfikacja dynamicznych systemów złożonych z wykorzystaniem sieci neuronowych. [thesis] Available in Atlas of Open Science Resources, . License: ID-NC-ND, https://azon.e-science.pl/licencje/ID-NC-ND_PWr.pdf. Date of access: DD.MM.RRRR.

Similar resources

Inteligentne, reaktywne sterowanie robotem działającym w naturalnym otoczeniu

Tomasz Kubik, Robert Muszyński, article, chapter, Wrocław University of Science and Technology, dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka (2011)

Algorytmy uczenia sieci neuronowych odporne na błędy w danych

Andrzej Rusiecki, thesis, Wrocław University of Science and Technology, dziedzina nauk technicznych (2011)

Aproksymacja modeli dynamicznych oraz wykorzystanie modeli uproszczonych w zadaniach podejmowania decyzji.Practical aspects of interest rates forecasting via Kalman filtering and impulse response grammian (RB-1997-96-03)

Hanna Bury, Wiesław Krajewski, article, chapter, Systems Research Institute Polish Academy of Sciences, Warsaw, Dziedzina nauk społecznych / ekonomia i finanse (2018)