Online learning of neural networks for real time control
4РП — Обучение и мобилност на изследователи
- Период
- 1996-01-10 → 1997-01-09
- Финансиране от ЕС
- —
- Участници
- 2
- Схема
- RGI
Линиите свързват координатора с партньорите. За проекти отпреди 2014 г. CORDIS не винаги дава точни координати. Тези точки са на ниво град или държава.
Накратко на български
Невронни мрежи за управление в реално време се изследват, за да се създадат стабилни алгоритми за системи като автомобили и самолети. Това е важно, за да се гарантира безопасността при работа с комплексни машини, при които има неопределеност в данните.
Кратко обяснение, генерирано от езиков модел по текста на CORDIS. Оригиналът е по-долу.
Цел на проекта
Neural control strategies have been the subject of much attention of the engineering research community in recent years. However such control strategies are difficult to analyse theoretically. Subsequently few statements exist regarding the stability of closed loop systems containing neural controllers. The proposed project aims to build on the results of the HCM project of the same name and develop adaptive non-linear and/or time varying neural control strategies which are stable in a closed loop. Such algorithms would then be suitable for safety critical applications (aerospace, automobile). The developed adaptive algorithms will be evaluated on complex safety critical applications within the Daimler-Benz group (Deutsche Aerospace, Mercedes, AEG, Debis). Specifically the work package consists of developing frequency domain stability analysis for time varying linear systems, the development of a robust stable nonlinear neural controller which can tolerate plant uncertainty and the development and refinement of a neural adaptive controller.
Оригинален текст от CORDIS (на английски).
Участници
Връзки
Данни: CORDIS, © Европейски съюз