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Kirjailija
Meena Tushir
Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 8 kirjaa, julkaisuja vuosilta 2016–2024, suosituimpiin kuuluu Identificación de Modelos Difusos y Control de Sistemas No Lineales. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.
Ce livre pr sente un travail de recherche sur l'identification et le contr le des syst mes non lin aires bas sur l'approche des mod les flous. Un mod le flou TS a t mis en oeuvre avec succ s pour un probl me de r f rence connu de l'identification des donn es non lin aires de l'usine. L'approche FCM Clustering a t utilis e pour la classification des points de donn es d'entr e-sortie. Apr s le regroupement, la m thode de descente de gradient est utilis e pour l'apprentissage des param tres. Le syst me a galement t mis en oeuvre sur un probl me de donn es r elles qui est un mod le de contr le d'une usine chimique par un op rateur et la pr cision tait comparable aux r sultats rapport s dans la litt rature. L'ensemble du syst me a t mod lis l'aide de MATLAB 7.0/Simulink toolbox.
Este livro apresenta um trabalho de investiga o sobre a Identifica o e Controlo de Sistemas N o-Lineares baseado na abordagem de Modelos Difusos. Um modelo fuzzy TS foi implementado com sucesso num problema de refer ncia conhecido de identifica o de dados de plantas n o lineares. A abordagem baseada no agrupamento FCM foi utilizada para a classifica o dos pontos de dados de entrada-sa da. Ap s o agrupamento, o m todo de descida do gradiente utilizado para a aprendizagem dos par metros. Tamb m foi implementado num problema de dados reais, que um modelo de controlo de um operador de uma f brica de produtos qu micos, e a precis o foi compar vel aos resultados relatados na literatura. Todo o sistema foi modelado utilizando a caixa de ferramentas MATLAB 7.0/Simulink.
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 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 stato utilizzato un approccio basato sul clustering FCM. Dopo la clusterizzazione, il metodo di discesa del gradiente stato utilizzato per l'apprendimento dei parametri. 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 risultata paragonabile ai risultati riportati in letteratura. L'intero sistema stato modellato utilizzando MATLAB 7.0/Simulink toolbox.
Dieses Buch stellt eine Forschungsarbeit zur Identifikation und Steuerung nichtlinearer Systeme auf der Basis von Fuzzy-Modellen vor. Ein TS-Fuzzy-Modell wurde erfolgreich f r ein bekanntes Benchmark-Problem der Identifikation nichtlinearer Anlagendaten implementiert. F r die Klassifizierung der Input-Output-Datenpunkte wurde ein FCM-Clustering-Ansatz verwendet. Nach dem Clustering wird die Methode des Gradientenabstiegs f r das Lernen der Parameter verwendet. Das Verfahren wurde auch auf ein reales Datenproblem angewandt, bei dem es sich um ein Modell der Steuerung einer Chemieanlage durch einen Bediener handelt, und die Genauigkeit war mit den in der Literatur ver ffentlichten Ergebnissen vergleichbar. Das gesamte System wurde mit MATLAB 7.0/Simulink Toolbox modelliert.
