Andere Kunden interessierten sich auch für
![Identificazione e diagnosi dei sistemi con i metodi Kernel]( "Identificazione e diagnosi dei sistemi con i metodi Kernel")
Identificazione e diagnosi dei sistemi con i metodi Kernel39,99 €![Zona a rischio di erosione del suolo - Approccio di indagine, identificazione e controllo]( "Zona a rischio di erosione del suolo - Approccio di indagine, identificazione e controllo")
Zona a rischio di erosione del suolo - Approccio di indagine, identificazione e controllo51,99 €![CONTROLLO DI SISTEMI INSTABILI]( "CONTROLLO DI SISTEMI INSTABILI")
CONTROLLO DI SISTEMI INSTABILI39,99 €![Schema di protezione basato sul data mining per la linea di trasmissione con STATCOM]( "Schema di protezione basato sul data mining per la linea di trasmissione con STATCOM")
Schema di protezione basato sul data mining per la linea di trasmissione con STATCOM23,99 €![Modellazione della temperatura del CSTR non isotermico mediante logica fuzzy]( "Modellazione della temperatura del CSTR non isotermico mediante logica fuzzy")
Modellazione della temperatura del CSTR non isotermico mediante logica fuzzy23,99 €![Modelli di funzionamento del serbatoio per il sistema a più serbatoi]( "Modelli di funzionamento del serbatoio per il sistema a più serbatoi")
Modelli di funzionamento del serbatoio per il sistema a più serbatoi29,99 €![Modello di identificazione dei dati di simmetria del dominio]( "Modello di identificazione dei dati di simmetria del dominio")
Modello di identificazione dei dati di simmetria del dominio39,99 €
Questo libro presenta un lavoro di ricerca sull'identificazione e il controllo di sistemi non lineari basato sull'approccio dei modelli fuzzy. Un modello fuzzy TS è stato implementato con successo su un problema noto di identificazione di dati di impianti non lineari. Per la classificazione dei punti dati di ingresso e uscita è stato utilizzato un approccio basato sul clustering FCM. Dopo la clusterizzazione, il metodo di discesa del gradiente è stato utilizzato per l'apprendimento dei parametri. È stato inoltre implementato su un problema di dati reali, ovvero un modello di controllo di un impianto chimico da parte di un operatore, e l'accuratezza è risultata paragonabile ai risultati riportati in letteratura. L'intero sistema è stato modellato utilizzando MATLAB 7.0/Simulink toolbox.