Modelování a řízení hydraulicko-pneumatické soustavy s využitím umělé neuronové sítě – Ing. Pavel Seidl
Ing. Pavel Seidl
Disertační práce
Modelování a řízení hydraulicko-pneumatické soustavy s využitím umělé neuronové sítě
Modelling and control of hydraulic-pneumatic system using artificial neural network
Anotace:
Tématem předkládané disertační práce je možnost využití umělých neuronových sítí v oblasti modelování a řízení technologických procesů. V úvodních kapitolách je proveden krátký teoretický rozbor problematiky neuronových sítí biologických i umělých . Následuje část, která se podrobně věnuje teorii využití umělých neuronových sítí k modelování jak statických, tak i dynamických vlastností soustav a k …víceAbstract:
Presented dissertation thesis deals with the possibility to take advantage of the atrificial neural networks in the sphere of modelling and controll of technological processes. In the preliminary chaps, there is performed short theoretical analysis of both biological and artificial neural networks' problems. Next part dwells on the theory of the artificial neural networks' utilization for the modelling …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 15. 5. 2009
Zveřejnit od: 31. 12. 2999
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 1. 7. 2009
- Vedoucí: prof. Ing. Ivan Taufer, DrSc.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
SEIDL, Pavel. \textit{Modelování a řízení hydraulicko-pneumatické soustavy s využitím umělé neuronové sítě}. Online. Disertační práce. Pardubice: Univerzita Pardubice, Fakulta chemicko-technologická. 2009. Dostupné z: https://theses.cz/id/cvca2s/.
Jak správně citovat práci
Seidl, Pavel. Modelování a řízení hydraulicko-pneumatické soustavy s využitím umělé neuronové sítě. Pardubice, 2009. disertační práce (Ph.D.). Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky
Plný text práce
Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Pardubice, Fakulta elektrotechniky a informatikyUniverzita Pardubice
Fakulta chemicko-technologickáDoktorský studijní program / obor:
Chemické a procesní inženýrství / Technická kybernetika
Práce na příbuzné téma
-
Krátkodobá predikce spotřeby elektřiny s využitím umělé neuronové sítě
Daniel Pešek -
Časoprostorové predikční modelování pandemie COVID-19 užitím umělé neuronové sítě
Martin KUKRÁL -
Umělé neuronové sítě jako přístup k extrakci plodového elektrokardiogramu a detekci R-kmitů
Silvie Kovalová -
Podpora diagnostiky nemocí pohybového aparátu pomocí umělé neuronové sítě
Zdeněk Novotný -
Klasifikace obrazu elektronového mikroskopu pomocí umělé neuronové sítě
Magdaléna Skřičilová -
Realizace soft senzoru v PLC pomocí umělé neuronové sítě
Tomáš Hort -
Umělé neuronové sítě pro rozpoznávání odhalených postav
Tomáš Kopecký -
Predikce parametrů laserem buzeného plazmatu pomocí umělé neuronové sítě
Martin Grünwald