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Neural Networks Modeling and Control -  Alma Y Alanis,  Nancy Arana-Daniel,  Carlos Lopez-Franco,  Jorge D. Rios

Neural Networks Modeling and Control (eBook)

Applications for Unknown Nonlinear Delayed Systems in Discrete Time
eBook Download: PDF | EPUB
2020 | 1. Auflage
158 Seiten
Elsevier Science (Verlag)
978-0-12-817079-3 (ISBN)
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Neural Networks Modelling and Control: Applications for Unknown Nonlinear Delayed Systems in Discrete Time focuses on modeling and control of discrete-time unknown nonlinear delayed systems under uncertainties based on Artificial Neural Networks. First, a Recurrent High Order Neural Network (RHONN) is used to identify discrete-time unknown nonlinear delayed systems under uncertainties, then a RHONN is used to design neural observers for the same class of systems. Therefore, both neural models are used to synthesize controllers for trajectory tracking based on two methodologies: sliding mode control and Inverse Optimal Neural Control. As well as considering the different neural control models and complications that are associated with them, this book also analyzes potential applications, prototypes and future trends. - Provide in-depth analysis of neural control models and methodologies - Presents a comprehensive review of common problems in real-life neural network systems - Includes an analysis of potential applications, prototypes and future trends

Jorge D. Rios, was born in Guadalajara, Jalisco, Mexico, in 1985. He received the B.Sc. degree in Computer Engineering, in 2009, the M.Sc. and Ph. D. degrees in Electronics and Computer Engineering, in 2014 and 2017, respectively, from University of Guadalajara. He is in a Postdoctoral position at University of Guadalajara. His research interests center on neural control, nonlinear time-delay systems and their applications to electrical machines and robotics.
Neural Networks Modelling and Control: Applications for Unknown Nonlinear Delayed Systems in Discrete Time focuses on modeling and control of discrete-time unknown nonlinear delayed systems under uncertainties based on Artificial Neural Networks. First, a Recurrent High Order Neural Network (RHONN) is used to identify discrete-time unknown nonlinear delayed systems under uncertainties, then a RHONN is used to design neural observers for the same class of systems. Therefore, both neural models are used to synthesize controllers for trajectory tracking based on two methodologies: sliding mode control and Inverse Optimal Neural Control. As well as considering the different neural control models and complications that are associated with them, this book also analyzes potential applications, prototypes and future trends. - Provide in-depth analysis of neural control models and methodologies- Presents a comprehensive review of common problems in real-life neural network systems- Includes an analysis of potential applications, prototypes and future trends
Erscheint lt. Verlag 15.1.2020
Mitarbeit Herausgeber (Serie): Edgar N. Sanchez
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Medizin / Pharmazie Pflege
Medizin / Pharmazie Physiotherapie / Ergotherapie Orthopädie
Naturwissenschaften Biologie
Technik Medizintechnik
Technik Umwelttechnik / Biotechnologie
ISBN-10 0-12-817079-4 / 0128170794
ISBN-13 978-0-12-817079-3 / 9780128170793
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