This HTML5 document contains 42 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n8http://localhost/temp/predkladatel/
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n9http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F00216305%3A26220%2F06%3APU64488%21RIV07-GA0-26220___/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n13http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F00216305%3A26220%2F06%3APU64488%21RIV07-GA0-26220___
rdf:type
n14:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
This paper deals with problems connected with identification in adaptive control. Firstly, it examines the relation between the classical recursive identification algorithms and the new approach based on neural networks. Furthermore, it illustrates these identification algorithms and compares it with the practical example. And finally it mentioned the neural network usable for parameter estimation of the linear model. This paper deals with problems connected with identification in adaptive control. Firstly, it examines the relation between the classical recursive identification algorithms and the new approach based on neural networks. Furthermore, it illustrates these identification algorithms and compares it with the practical example. And finally it mentioned the neural network usable for parameter estimation of the linear model. Tento příspěvek se zabývá problémy spojenými s identifikací v adaptivním řízení. Jsou zmíněny klasické rekurzívní identifikační algoritmy a také nový přístup založený na identifikaci pomocí neuronové sítě. Oba přístupy jsou ilustrovány na praktickém příkladě. V příspěvku je také zmíněna neuronová síť pro odhad parametrů lineárního modelu procesu vhodná pro identifikaci reálného procesu.
dcterms:title
Process Identification In Self-Tuning Controllers Process Identification In Self-Tuning Controllers Identifikace procesu v samočinně se nastavujících regulátorech
skos:prefLabel
Process Identification In Self-Tuning Controllers Identifikace procesu v samočinně se nastavujících regulátorech Process Identification In Self-Tuning Controllers
skos:notation
RIV/00216305:26220/06:PU64488!RIV07-GA0-26220___
n3:strany
203-208
n3:aktivita
n16:P
n3:aktivity
P(GA102/06/1132)
n3:cisloPeriodika
2
n3:dodaniDat
n13:2007
n3:domaciTvurceVysledku
n12:9840613
n3:druhVysledku
n15:J
n3:duvernostUdaju
n4:S
n3:entitaPredkladatele
n9:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
495129
n3:idVysledku
RIV/00216305:26220/06:PU64488
n3:jazykVysledku
n11:eng
n3:klicovaSlova
self-tuning controller, neural network, identification, parameter estimation
n3:klicoveSlovo
n7:neural%20network n7:self-tuning%20controller n7:parameter%20estimation n7:identification
n3:kodStatuVydavatele
CZ - Česká republika
n3:kontrolniKodProRIV
[6ED0D0BC5795]
n3:nazevZdroje
Transaction of the VŠB-Technical university of Ostrava, Mechanical series
n3:obor
n18:JB
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
1
n3:projekt
n17:GA102%2F06%2F1132
n3:rokUplatneniVysledku
n13:2006
n3:svazekPeriodika
52
n3:tvurceVysledku
Vaňková, Markéta
s:issn
1210-0471
s:numberOfPages
6
n8:organizacniJednotka
26220