About: Adaptive Control of Nonlinear Realtime System     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Model predictive control using artificial neural network is usually applied with unchanging off-line trained predictor. However, this technique has a drawback in static predictor and it is useless in case of t-invariant processes. This pitfall can be removed by adaptive predictor which is unfortunately, in case of artificial neural network, immoderately computationally demanding. Proposed method - ADALINE significantly reduces computational demands of model predictive control using adaptive predictor based on artificial neural network. Investigated method is tested in experiments and compared to another adaptive control method - self-tuning control.
  • Model predictive control using artificial neural network is usually applied with unchanging off-line trained predictor. However, this technique has a drawback in static predictor and it is useless in case of t-invariant processes. This pitfall can be removed by adaptive predictor which is unfortunately, in case of artificial neural network, immoderately computationally demanding. Proposed method - ADALINE significantly reduces computational demands of model predictive control using adaptive predictor based on artificial neural network. Investigated method is tested in experiments and compared to another adaptive control method - self-tuning control. (en)
  • V modelovém prediktivním řízení s využitím umělých neuronových sítí je zpravidla používán off-line trénovaný prediktor. Avšak tento přístup má nevýhodu v neměnném prediktoru a je nepoužitelný pro t-variantní procesy. Tato nevýhoda může být odstraněna využitím adaptivního prediktoru, který je v případě umělé neuronové sítě naneštěstí neúměrně výpočetně náročný. Navržená metoda - ADALINE významně snižuje výpočetní náročnost modelového prediktivního regulátoru s využitím adaptivního prediktoru na bázi umělé neuronové sítě. Zkoumaná metoda je experimentálně testována a srovnávána s jinou adaptivní řídící metodou - samočinně se nastavujícím regulátorem. (cs)
Title
  • Adaptive Control of Nonlinear Realtime System
  • Adaptive Control of Nonlinear Realtime System (en)
  • Adaptivní řízení nelineárního realtime systému (cs)
skos:prefLabel
  • Adaptive Control of Nonlinear Realtime System
  • Adaptive Control of Nonlinear Realtime System (en)
  • Adaptivní řízení nelineárního realtime systému (cs)
skos:notation
  • RIV/70883521:28110/06:63504512!RIV07-MSM-28110___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 793-812
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • Z(MSM7088352102)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 464129
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/70883521:28110/06:63504512
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • adaptive control; artificial neural network; model predictive control; self-tuning control (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [13CCDABA80CA]
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Mammendorf, Germany
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • ADVANCED TECHNOLOGIES : Research-Development-Application
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Chalupa, Petr
  • Sámek, David
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
number of pages
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
  • PLV Pro Literatur Verlag Robert Mayer-Scholz
https://schema.org/isbn
  • 3-86611-197-5
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 28110
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 48 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software