Parametric Identification of Control Systems Using Artificial Neural Networks / A. A. Zakamaldin, V. S. Andyk

Уровень набора: (RuTPU)RU\TPU\network\4526, MATEC Web of ConferencesОсновной Автор-лицо: Zakamaldin, A. A., AndreyАльтернативный автор-лицо: Andyk, V. S., specialist in the field of power engineering, Associate Professor of Tomsk Polytechnic University, Candidate of technical sciences, 1947-, Vladimir SergeevichКоллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Энергетический институт (ЭНИН), Кафедра автоматизации теплоэнергетических процессов (АТП)Язык: английский.Резюме или реферат: For the problem of parametric identification of control objects proposed a method based on the use of artificial neural network feedforward type a perceptron. This method allows us to estimate the parameters of the mathematical model of the system with a maximum error of 2.8% and significantly reduce the time of the identification procedure..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [References: 6 tit.].Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | параметрическая идентификация | системы управления | искусственные нейронные сети | нейронные сети Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн | Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Title screen

[References: 6 tit.]

For the problem of parametric identification of control objects proposed a method based on the use of artificial neural network feedforward type a perceptron. This method allows us to estimate the parameters of the mathematical model of the system with a maximum error of 2.8% and significantly reduce the time of the identification procedure.

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.