dc.contributor.author | Щербань, М. О. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-04-30T07:15:28Z | |
dc.date.available | 2024-04-30T07:15:28Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Щербань М. О. Аналіз методів машинного навчання для оптимально-го керування нелінійним об’єктом // Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20291. | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41706 | |
dc.description.abstract | Проведено аналіз методів керування нелінійним об’єктом з використанням машинного навчання.Визначено можливості та переваги використання штучних нейронних мереж для моделювання та
оптимізації нелінійних систем. | uk |
dc.description.abstract | An analysis of methods of controlling a non-linear object using machine learning was carried out. The possibilities and advantages of using artificial neural networks for modeling and optimization of nonlinear systems are determined. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20291 | |
dc.subject | Нелінійний об'єкт | uk |
dc.subject | машинне навчання | uk |
dc.subject | керування системами | uk |
dc.subject | адаптивне управління | uk |
dc.subject | глибинненавчання | uk |
dc.subject | математичне моделювання | uk |
dc.subject | Nonlinear object | en |
dc.subject | machine learning | en |
dc.subject | system control | en |
dc.subject | adaptive control | en |
dc.subject | deep learning | en |
dc.subject | mathematical modeling | en |
dc.title | Аналіз методів машинного навчання для оптимально-го керування нелінійним об’єктом | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.8 | |
dc.relation.references | Andreas Lindholm, Niklas Wahlstrm, Fredrik Lindsten, Thomas B. Schn (2019) Supervised Machine Learning | en |
dc.relation.references | Z. Ghahramani (2002) Unsupervised Learning | en |
dc.relation.references | M. Maggioni, J.M. Murphy (2019) Learning by Unsupervised Nonlinear Diffusion | en |
dc.relation.references | Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press. | en |
dc.relation.references | Liu, Q. Wei, D. Wang, X. Yang, and H. Li, Adaptive Dynamic Programming with Applications in Optimal Control. Cham, Switzerland: Springer, 2017. | en |
dc.relation.references | F. Lewis, S. Jagannathan, and A. Yesildirak, Neural Network Control of Robot Manipulators and Non-Linear Systems. Philadelphia , PA: CRC press, 2020. | en |