Identifikation nichtlinearer dynamischer Systeme mit künstlichen neuronalen Netzen:
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| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Düsseldorf
VDI Verl.
1998
|
| Edition: | Als Ms. gedr. |
| Series: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 8]
721 Publikationen aus dem Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme, Universität Karlsruhe (TH) |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
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INHALT
V
INHALT
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
IX
FORMELVERZEICHNIS
X
1
EINFUEHRUNG
1
2
IDENTIFIKATION
DYNAMISCHER
PROZESSE
3
2.1
THEORETISCHE
UND
EXPERIMENTELLE
IDENTIFIKATION
.
3
2.2
IDENTIFIKATION
MIT
WENIG
ODER
KEINEM
VORWISSEN
.
5
2.3
BETRACHTETE
SYSTEMKLASSEN
.
6
3
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
(KNN)
ZUR
NACHBILDUNG
STATISCHER
NICHTLINEA
RITAETEN
8
3.1
KNN
ALS
FUNKTIONENNETZ
.
8
3.2
BERECHNUNG
PARTIELLER
ABLEITUNGEN
IN
FUNKTIONENNETZEN
MITTELS
RUECKPROPAGATION
11
3.3
LERNEN
ALS
PARAMETEROPTIMIERUNG
.
15
3.3.1
PROBLEMFORMULIERUNG
.
15
3.3.2
LINEARE
LEAST-SQUARES-METHODE
.
17
3.3.3
NICHTLINEARE
NUMERISCHE
VERFAHREN
.
19
3.4
STRUKTUREN
VON
KNN
ZUR
STATISCHEN
APPROXIMATION
.
26
3.4.1
RADIAL-BASIS-FUNCTION-NETZ
.
27
3.4.2
GENERALIZED-REGRESSION-NEURAL-NETWORK
.
33
3.4.3
MULTILAYER-PERCEPTRON
(MLP)
.
36
3.4.4
VERGLEICH
DER
VORGESTELLTEN
NETZSTRUKTUREN
.
42
3.4.5
WAHL
DER
TRAININGSDATEN
UND
DER
NETZSTRUKTUR
BEIM
MLP
.
44
3.5
ZUSAMMENFASSUNG
.
51
VI
INHALT
4
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
ZUR
NACHBILDUNG
NICHTLINEARER
DYNAMISCHER
SY
STEME
53
4.1
ANNAHMEN
UEBER
DEN
ZU
IDENTIFIZIERENDEN
PROZESS
.
53
4.2
FORDERUNGEN
AN
DIE
MESSDATEN
.
54
4.3
STRUKTUREN
DYNAMISCHER
KNN
.
55
4.3.1
EIN-/AUSGANGSMODELL
MIT
INTERNER
DYNAMIK
.
55
4.3.2
EIN-/AUSGANGSMODELL
MIT
EXTERNER
DYNAMIK
.
57
4.4
IDENTIFIKATION
MIT
DEM
TIME-DELAY
NEURAL
NETWORK
(TDNN)
.
59
4.4.1
BETRIEBSARTEN
DES
TDNN
.
60
4.4.2
DATENAUSWAHL
.
61
4.4.3
MODELLVALIDATION
.
66
4.4.4
ITERATIVE
MODELLVERBESSERUNG
.
68
4.4.5
MODELLGUELTIGKEIT
.
69
4.5
ZUSAMMENFASSUNG
.
69
5
STRUKTURANALYSE
71
5.1
STRUKTURERMITTLUNG
MITTELS
PRUNING-VERFAHREN
.
71
5.1.1
VORAUSSETZUNGEN
FUER
DIE
PRUNING-VERFAHREN
.
71
5.1.2
SKELETTIERUNG
.
73
5.1.3
OPTIMAL
BRAIN
DAMAGE
.
75
5.1.4
HEURISTISCHE
METHODEN
.
77
5.1.5
PRUNING
MIT
STRAFAUSDRUECKEN
.
80
5.1.6
WEITERE
VERFAHREN
.
82
5.1.7
GESAMTBEWERTUNG
DER
PRUNING-VERFAHREN
.
83
5.2
GRADIENTENANALYSE
ZUR
STRUKTURERMITTLUNG
.
84
5.2.1
GRUNDLAGEN
DES
VERFAHRENS
.
84
5.2.2
GRADIENTENERMITTLUNG
.
86
5.2.3
UMSETZUNG
DES
VERFAHRENS
.
87
INHALT
VII
5.2.4
BEWERTUNG
.
89
5.3
STRUKTURERMITTLUNG
DURCH
GRADIENTENSCHAETZUNG
AM
LOKALEN
LINEAREN
MODELL
.
90
5.3.1
GRADIENTENSCHAETZUNG
MITTELS
LOKALEM
LINEAREN
MODELL
.
90
5.3.2
GRADIENTENSCHAETZUNG
MIT
MODELLEINGANGSVEKTOR
.
93
5.3.3
VERFAHREN
ZUR
ERMITTLUNG
DER
SYSTEMSTRUKTUR
.
99
5.3.4
RECHENAUFWAND
UND
BEWERTUNG
.
108
5.4
STRUKTURANALYSE
BEI
VERRAUSCHTEN
DATEN
.
109
5.4.1
KNN
UND
RAUSCHEN
.
110
5.4.2
STRUKTURANALYSE
MIT
LOKALEN
LINEAREN
MODELLEN
UND
RAUSCHEN
.
110
5.5
BEWERTUNG
DER
STRUKTURERMITTLUNGSVERFAHREN
.
112
6
MODELLVERBESSERUNG
UND
-GUELTIGKEIT
114
6.1
MODELLVALIDATION
DES
TIME-DELAY
NEURAL
NETWORK
(TDNN)
.
114
6.2
VERBESSERUNG
DES
DYNAMISCHEN
VERHALTENS
DES
TDNN
.
115
6.2.1
PRINZIP
DER
MODELLVERBESSERUNG
.
115
6.2.2
VERFAHRENSREALISIERUNG
.
116
6.2.3
BEISPIEL
ZUR
ITERATIVEN
MODELLVERBESSERUNG
.
120
6.3
GUELTIGKEIT
DES
TDNN
.
130
6.3.1
FESTLEGUNG
DER
GUELTIGKEITSBEREICHE
.
131
6.3.2
ZUSAMMENFASSUNG
DER
GUELTIGKEITSBEREICHE
.
133
6.3.3
DIE
GUELTIGKEITSKOMPONENTE
.
142
6.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
145
7
ANWENDUNGEN
148
7.1
IDENTIFIKATION
EINES
RUEHRKESSELREAKTORS
.
148
7.1.1
SYSTEMBESCHREIBUNG
.
148
7.1.2
STRUKTURANALYSE
FUER
DEN
RUEHRKESSELREAKTOR
.
150
7.1.3
ANWENDUNG
DER
MODELLVERBESSERUNG
.
155
7.2
IDENTIFIKATION
EINES
ZWEITANK-SYSTEMS
.
158
VIII
INHALT
7.2.1
SYSTEMBESCHREIBUNG
.
158
7.2.2
STRUKTURANALYSE
FUER
DAS
ZWEITANK-SYSTEM
.
160
7.2.3
ANWENDUNG
DER
MODELLVERBESSERUNG
.
163
8
ZUSAMMENFASSUNG
166
A
APPROXIMATION
UND
INTERPOLATION
168
B
DEFINITION
DES
MLP
169
C
BEISPIELSYSTEM
VON
NARENDRA
170
D
VERSCHIEDENE
DARSTELLUNGEN
EINES
SYSTEMS
171
E
SINGULAERE-WERTE-ZERLEGUNG
173
F
INVERTIERBARKEIT
DER
HESSE-MATRIX
174
G
DYNAMISCHE
OPTIMIERUNG
178
H
BEWEIS
UEBER
ELLIPSENABSTAND
179
LITERATUR
180 |
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