This HTML5 document contains 39 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/zivotniCyklusProjektu/
n22http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/typPojektu/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/druhSouteze/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/hodnoceniProjektu/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n20http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/subjekt/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/prideleniPodpory/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/kategorie/
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/GP102%2F08%2FP080/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/duvernostUdaju/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/obor/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/fazeProjektu/
n21http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/soutez/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/statusZobrazovaneFaze/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/
n16http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/aktivita/

Statements

Subject Item
n2:GP102%2F08%2FP080
rdf:type
n18:Projekt
rdfs:seeAlso
http://www.isvav.cz/projectDetail.do?rowId=GP102/08/P080
dcterms:description
Project is focused on identification of nonlinear systems by neural networks. A Multilayer perceptron network represents one of the most significant groups of the neural networks. An application of this type of the network contains nonlinear problems related to their nonlinear structure. It is especially choice of estimation method and setting of the neural network structure. Further, the project deals with using of the neural networks in design of functional adaptive control methods. An attantion isfocused mainly on an enhancement of the identification process and design of new control algorithms for SISO and MIMO systems based on dual control methods. The project concerns for design of new change detection methods with using the identification of nonlinear systems by the neural networks. Projekt se věnuje identifikaci nelineárních systémů neuronovými sítěmi. Nejvýznamnější skupinu neuronových sítí představují vícevrstvé perceptronové sítě. Aplikace toho typu neuronové sítě v identifikaci však přináší problémy související s její nelineární strukturou. Nejasné jsou především volba vhodné estimační metody pro odhad parametrů sítě a stanovení struktury sítě, tj. počet neuronů a specifikace jejich propojení. Dále se projekt věnuje využití neuronových sítí při návrhu metod funkcionálního adaptivního řízení. Pozornost je zaměřena především na zvýšení kvality identifikačního procesu využívajících neuronové sítě a návrhu nových řídících algoritmů pro jednodimenzionální i vícedimenzionální systémy s využitím metod duálního řízení. Projekt se též věnuje návrhu nových metod detekce změn pro nelineární systémy modelovaných neuronovou sítí.
dcterms:title
Identifikace nelineárních systémů neuronovými sítěmi a její využití v návrhu adaptivního řízení a detekce změn Nonlinear system identification by neural networks and its utilization in design of adaptive control and change detection
skos:notation
GP102/08/P080
n3:aktivita
n12:GP
n3:celkovaStatniPodpora
n19:celkovaStatniPodpora
n3:celkoveNaklady
n19:celkoveNaklady
n3:datumDodatniDoRIV
2015-03-20+01:00
n3:druhSouteze
n4:VS
n3:duvernostUdaju
n8:S
n3:fazeProjektu
n5:82378985
n3:hlavniObor
n9:BC
n3:hodnoceniProjektu
n14:U
n3:kategorie
n13:ZV
n3:klicovaSlova
system identification; neural networks; estimation; adaptive control
n3:partnetrHlavni
n20:orjk%3A23520
n3:pocetKoordinujicichPrijemcu
0
n3:pocetPrijemcu
1
n3:pocetSpoluPrijemcu
0
n3:pocetVysledkuRIV
6
n3:pocetZverejnenychVysledkuVRIV
6
n3:posledniUvolneniVMinulemRoce
2010-04-06+02:00
n3:prideleniPodpory
n7:102%2F08%2FP080
n3:sberDatUcastniciPoslednihoRoku
n16:2010
n3:sberDatUdajeProjZameru
n16:2011
n3:soutez
n21:SGA02008GA1PD
n3:statusZobrazovaneFaze
n11:DUU
n3:typPojektu
n22:P
n3:ukonceniReseni
2010-12-31+01:00
n3:zahajeniReseni
2008-01-01+01:00
n3:zhodnoceni+vysledku+projektu+dodavatelem
The following results were attained in the field of nonlinear system identification using neural networks and their application in the task of control design and change detection:-A new technique for a neural network structure adaptation was designed and applied successfully in the functional control of one-dimensional and multi-dimensional stochastic systems, respectively.  -It was proposed V rámci řešení projektu tedy bylo dosaženo následujících výsledků v oblasti identifikace nelineárních systémů neuronovými sítěmi a její využití v návrhu adaptivního řízení a detekce změn: - Byla vyvinuta nová metoda vhodná pro průběžnou adaptaci struktury neuronových sítí. Navržená metoda bya úspěšně aplikována v úloze funkcionálního adaptivního řízení jednodimenzionálních i multidimenzionálních
n3:zivotniCyklusProjektu
n17:ZBKU
n3:klicoveSlovo
estimation system identification neural networks