Publikace detail

Possibility of Dynamical Process Linearization Using Piecewise-Linear Neural Network

Autoři: Doležel Petr | Mariška Martin

Rok: 2014

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Nostradamus 2014: Prediction, Modeling and Analysis of Complex Systems

Název nakladatele: Springer

Místo vydání: Heidelberg

Strana od-do: 229-240

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Možnosti linearizace dynamického procesu pomocí po částech lineární neuronové sítě	Článek představuje novou možnost identifikace nelineárního procesu. Jakmile je nelineární proces popsán pomocí po částech lineárního modelu, nabízí se mnoho metod, jak tento proces řešit. Článek proto nabízí efektivní metodu transformace nelineárního procesu na soustavu lineárních rovnic, z nich každá je platné v určitém regionu stavového prostoru a dohromady tyto rovnice aproximují celý proces. Zatímco v prvních odstavcích je proces popsán teoreticky, na konci je uveden ukázkový příklad.	Neuronové sítě; linearizace; modelování
eng	Possibility of Dynamical Process Linearization Using Piecewise-Linear Neural Network	This paper presents a new technique for process identication. Since once nonlinear problem is described by piecewise-linear structure, it may be solved by many well-known techniques, the result of introduced technique provides a set of linear equations, where each of these equations is valid in some region of state space and together, they approximate whole nonlinear process. In the first five paragraphs, the technique is theoretically described and the paper is finished with demonstrative example.	Neural networks; Linearization; Modelling

Vyhledávání