Discrete-Time High Order Neural Control als Taschenbuch
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Discrete-Time High Order Neural Control

Trained with Kalman Filtering. Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2008. 4 Tabellen. Paperback.…
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Neural networks have become a well-established methodology as exempli?ed by their applications to identi?cation and control of general nonlinear and complex systems; the use of high order neural networks for modeling and learning has recently increas … weiterlesen
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Discrete-Time High Order Neural Control als Taschenbuch

Produktdetails

Titel: Discrete-Time High Order Neural Control
Autor/en: Alma Y. Alanís, Alexander G. Loukianov, Edgar N. Sanchez

ISBN: 3642096956
EAN: 9783642096952
Trained with Kalman Filtering.
Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2008.
4 Tabellen.
Paperback.
Sprache: Englisch.
Springer Berlin Heidelberg

22. November 2010 - kartoniert - 120 Seiten

Beschreibung

Neural networks have become a well-established methodology as exempli?ed by their applications to identi?cation and control of general nonlinear and complex systems; the use of high order neural networks for modeling and learning has recently increased. Usingneuralnetworks,controlalgorithmscanbedevelopedtoberobustto uncertainties and modeling errors. The most used NN structures are Feedf- ward networks and Recurrent networks. The latter type o?ers a better suited tool to model and control of nonlinear systems. There exist di?erent training algorithms for neural networks, which, h- ever, normally encounter some technical problems such as local minima, slow learning, and high sensitivity to initial conditions, among others. As a viable alternative, new training algorithms, for example, those based on Kalman ?ltering, have been proposed. There already exists publications about trajectory tracking using neural networks; however, most of those works were developed for continuous-time systems. On the other hand, while extensive literature is available for linear discrete-timecontrolsystem,nonlineardiscrete-timecontroldesigntechniques have not been discussed to the same degree. Besides, discrete-time neural networks are better ?tted for real-time implementations.

Inhaltsverzeichnis

Introduction.- Mathematical preliminaries.- Discrete Time Adaptive Neural Backstepping.- Discrete Time Block Control.- Discrete Time Neural Observers.- Discrete Time Output Trajectory Tracking.- Real Time Implementation.- Conclusions and future work.

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