Publication detail

COMPUTATIONALLY SIMPLE NEURAL NETWORK APPROACH TO DETERMINE PIECEWISE-LINEAR DYNAMICAL MODEL

Authors: Doležel Petr | Heckenbergerová Jana

Year: 2017

Type of publication: článek v odborném periodiku

Name of source: Neural Network World

Publisher name: České vysoké učení technické v Praze

Place: Praha

Page from-to: 351-371

Titles:

Language	Name	Abstract	Keywords
cze	Modelování nelineárního systému pomocí po částech lineárního dynamického modelu s využitím neurovových sítí	Tento článek představuje novou techniku modelování nelineárních systémů. Prezentovaný přístup je přímý a výpočetně jednoduchý v porovnání s alternativami. Po částech linearizovaný systém může být řešen řadou účinných metod, proto výstupem prezentované techniky je množina lineárních rovnic. Každá z nich se aplikuje na část stavového prostoru a dohromady aproximují celý nelineární problém. Tato technika je v článku podrobně popsána a její fungování a výhody jsou ukázány na příkladu.	Neuronová síť; Modelování; Nelineární systémy
eng	COMPUTATIONALLY SIMPLE NEURAL NETWORK APPROACH TO DETERMINE PIECEWISE-LINEAR DYNAMICAL MODEL	The article introduces a new technique for nonlinear system modeling. This approach, in comparison to its alternatives, is straight and computationally undemanding. The article employs the fact that once a nonlinear problem is modeled by a piecewise-linear model, it can be solved by many efficient techniques. Thus, the result of introduced technique provides a set of linear equations. Each of the equations is valid in some region of state space and together, they approximate the whole nonlinear problem. The technique is comprehensively described and its advantages are demonstrated on an example.	artificial neural network; modeling; nonlinear systems

Search

Login for students

Login for employees

Publication detail

Map

Services

Popular Links