PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Modeling the reachable sets for two-dimensional positive linear systems with the scalar control using perceptron type neural networks

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Modelowanie zbiorów osiągalnych 2-wymiarowych układów dodatnich przy użyciu sieci neuronowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper presents a technique for modeling reachable states of positive linear discrete-time systems (PLOS) using static teed-forward neural networks. The proposed method is based on design of two layer perceptron type neural network.
PL
Praca przedstawia metodę modelowania zbiorów osiągalnych dyskretnych układów dodatnich opartą na sieciach neuronowych. Dwuwarstwowa sieć neuronowa zaproponowana jest do modelowania zbiorów osiągalnych reprezentowanych przez stożki wypukłe.
Słowa kluczowe
Rocznik
Strony
229--234
Opis fizyczny
Bibliogr. 17 poz., 3 rys., 2 tab.
Twórcy
  • San Diego State University
autor
Bibliografia
  • [1] Вlanсhini F., Ukovich W.: Linea rprogramming approach to discrele-time periodic systems with uncertain inputs, Journal of Optimization Theory and Applications, 78 (1993), 523-539.
  • [2] Cacetta L., Rumchev V. G.: A Survey of Reachability and Controllability for Positive Linear Systems, Annals of Operational reseaich, 98 (2000), 101-122.
  • [3] Cios K., Pedrycz W., Swinarski R.: Data mining methods for knowledge discovery, Kluwer, 1998.
  • [4] LasserreJ. B.: Reachable and Controllable Sets for Two-dimersional Linear Discrete-time Systems, Journal od Optimization Theory and Appij. cation, 70(1991), 583-595.
  • [5] Luenberger D. G.: Introduction to Dynamie Systems, Wiley and Sons, Now York, 1979.
  • [6] Kaczorek T:. Positive 1D and 2D Systems,Springer Verlag,2000.
  • [7] Lassere J. B.: Reachable, Controllable Sets and Stabilizing Control of Constrained Linear Systems, Automatica, 29 (1993), 531-536.
  • [8] McCulloch W. S., Pitts W.: ALogical Calculus of the Ideas Imminent in Nervous Activity, Bulletin of Mathematical Biophysics, 5 (1943), 115-133.
  • [9] Minsky М., Papert S.: Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, The MIT Press, Cambridge, 1969.
  • [10] Rumchev V. G.: Constructing the Reachability Sets for Positive Linear Discrete-time Systems: The Case of Polyhedra, Journal of System Sciences, 15 (1989), 11-12.
  • [11] Rumchev V. G., Anstee R.: Behaviour of Reachable Sets of Positive Systems, Systems Science, 25 (1999), 41-47.
  • [12] Rumelhart D. E.: McClelland J.L. and the PDP Research Group, Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, v. 1: Fundations, The MIT Press, Cambridge, 1986.
  • [13] Świniarski R.: Novel Neural Network Based Self-Tuning PID Controller which uses Pattern Recognition Technique, Proc. American Control Conference, San Diego, 1990.
  • [14] Świniarski Т.: Neural Network Application to Adaptive Time Optimal Control of Nonlinear Systems, Proc. American Control Conference. San Francisco, 1993.
  • [15] Świniarski R., Hargis L.: Rough Sets as a Front End of Neural Networks Texture Classifiers, Neural Computing Journal, 36 (2001), 85-102.
  • [16] Valcher М. E., Farina L.: An Algebraic approach to the Construction of Polyhedral lnvariant Cones, SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 22 (200), 453-471.
  • [17] User's Guide for Lrs-version 4.1., avis@cs.mcgill.ca, 2001.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPG5-0009-0008
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.