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 brief presents a structure for black-box identification based on continuous-time recurrent neurofuzzy networks for a class of dynamic nonlinear systems. The proposed network catches the dynamics of a system by generating its own states, using only input and output measurements of the system. The training algorithm is based on adaptive observer theory, the stability of the network, the convergence...
In this paper we present a new continuous-time recurrent neurofuzzy network structure for modeling and identification of a class of nonlinear systems, using a training algorithm motivated from previous works in adaptive observers. Using only output measurements and the knowledge of an excitation input signal, the proposed network is trained by generating estimates of an ideal network and jointly identifying...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.