Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper presents the results of Internal Model Control (IMC) for InnoSAT attitude control based on Neural Network (NN). IMC is composed of an inverse model connected in series with the plant and a forward model connected in parallel with the plant. The controller is achieved by estimating the plant and then finding its inverse model of the InnoSAT plant using the NN. The control signal error is...
The development of bacteria growth monitoring system is described in this paper. The system uses ultrasonic sensor as the main component which able to differentiate various concentration caused by bacteria growth. LED bar display is used as growth indicator. In future, bacteria growth monitoring system that connected to other system for controlling the bacteria will be developed together with system...
In food process industries, sometimes there was food contamination even when it is still in process. Same as other industries when involved with liquid, product contamination which caused by bacteria can affect the quality and company reputation itself. Therefore, the bacteria growth monitoring system which has fast response and reliability is important in helping the industries control process. In...
In the area of artificial neural networks, the Back Propagation (BP) learning algorithm has proved to be efficient in many engineering applications especially in pattern recognition, signal processing and system control. Although the BP learning has been a significant research area of neural network, it has also been known as an algorithm with a poor convergence rate. Many attempts have been made...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.