TAIN 发表于 2025-3-23 13:14:10
http://reply.papertrans.cn/48/4703/470239/470239_11.pngInscrutable 发表于 2025-3-23 14:21:47
Lernen bei statischer Funktionsapproximation: Grundlagen,r Lernphase zu reproduzieren, sowie das gelernte Wissen auf ungelernte Eingangsdaten zu extrapolieren bzw. zu interpolieren. Hierfür besitzen Neuronale Netze eine begrenzte Anzahl an Parametern, die während der Lernphase eingestellt werden.laceration 发表于 2025-3-23 22:06:00
http://reply.papertrans.cn/48/4703/470239/470239_13.pngAmendment 发表于 2025-3-24 01:35:35
http://reply.papertrans.cn/48/4703/470239/470239_14.png审问,审讯 发表于 2025-3-24 03:56:45
http://reply.papertrans.cn/48/4703/470239/470239_15.png监禁 发表于 2025-3-24 08:28:00
,Beobachterentwurf für Systeme mit dynamischen Nichtlinearitäten, wurde davon ausgegangen, dass sowohl das Eingangssignal als auch das Ausgangssignal unmittelbar zur Verfügung stehen. In der Regel sind diese blockorientierten Systeme jedoch in ein komplexeres Gesamtsystem eingebettet, so dass das Eingangssignal nicht direkt vorgegeben bzw. das Ausgangssignal nichMIR 发表于 2025-3-24 12:18:32
Nichtlineare Optimierung in der Systemidentifikation,dientenabstiegsverfahren betrachtet. Die nichtlineare Optimierung in der angewandten Mathematik kennt jedoch deutlich leistungsfähigere Verfahren, welche in diesem Kapitel näher untersucht werden sollen.敬礼 发表于 2025-3-24 16:06:51
http://reply.papertrans.cn/48/4703/470239/470239_18.pngcompel 发表于 2025-3-24 20:36:21
Verfahren zur Regelung nichtlinearer Systeme, Transformation in die sogenannte nichtlineare Regelungsnormalform, deren Ziel es ist, gewisse strukturelle Eigenschaften des zu regelnden Systems sichtbar zu machen. Es sind dies der Relativgrad, die Ordnung und Nulldynamik des Systems. Interessant dabei ist, dass durch Transformation ein nichtline引导 发表于 2025-3-25 02:03:23
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