Titlebook: Intelligente Verfahren; Identifikation und R Dierk Schr?der Book 20101st edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010 Fuzzy.Getriebe.Hand

TAIN

Inscrutable

Lernen bei statischer Funktionsapproximation: Grundlagen,r Lernphase zu reproduzieren, sowie das gelernte Wissen auf ungelernte Eingangsdaten zu extrapolieren bzw. zu interpolieren. Hierfür besitzen Neuronale Netze eine begrenzte Anzahl an Parametern, die w?hrend der Lernphase eingestellt werden.

laceration

Amendment

審問(wèn),審訊

監(jiān)禁

,Beobachterentwurf für Systeme mit dynamischen Nichtlinearit?ten, wurde davon ausgegangen, dass sowohl das Eingangssignal als auch das Ausgangssignal unmittelbar zur Verfügung stehen. In der Regel sind diese blockorientierten Systeme jedoch in ein komplexeres Gesamtsystem eingebettet, so dass das Eingangssignal nicht direkt vorgegeben bzw. das Ausgangssignal nich

MIR

Nichtlineare Optimierung in der Systemidentifikation,dientenabstiegsverfahren betrachtet. Die nichtlineare Optimierung in der angewandten Mathematik kennt jedoch deutlich leistungsf?higere Verfahren, welche in diesem Kapitel n?her untersucht werden sollen.

敬禮

compel

Verfahren zur Regelung nichtlinearer Systeme, Transformation in die sogenannte nichtlineare Regelungsnormalform, deren Ziel es ist, gewisse strukturelle Eigenschaften des zu regelnden Systems sichtbar zu machen. Es sind dies der Relativgrad, die Ordnung und Nulldynamik des Systems. Interessant dabei ist, dass durch Transformation ein nichtline

引導(dǎo)