Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorЩербань, М. О.uk
dc.date.accessioned2025-07-24T11:06:23Z
dc.date.available2025-07-24T11:06:23Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationЩербань М. О. Оптимальне керування нелінійним об'єктом із за-стосуванням машинного навчання. // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21086.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47149
dc.description.abstractПроведено аналіз методів оптимального контролю та керування нелінійним об’єктом, що базується на застосуванні машинного навчання. Визначено ефективність обраних методів для побудови моделі.uk
dc.description.abstractAn analysis of the methods of optimal control and management of a nonlinear object based on the application of machine learning was carried out. The effectiveness of the selected methods for building the model was determined.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21086
dc.subjectнелінійний об'єктuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкерування системамиuk
dc.subjectадаптивнеуправлінняuk
dc.subjectглибинне навчанняuk
dc.subjectматематичне моделюванняuk
dc.subjectконтролерuk
dc.subjectnonlinear objectuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectsystem controluk
dc.subjectadaptive controluk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectmathematicalmodelinguk
dc.subjectcontrolleruk
dc.titleОптимальне керування нелінійним об'єктом із за-стосуванням машинного навчанняuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.8
dc.relation.referencesI. Carlucho et al.(2017) Incremental q-learning strategy for adaptive pid control of mobile robots W. He (2015) Adaptive neural network control of an uncertain robot with full-state constraints Q. Guo (2019) Neural adaptive backstepping control of a robotic manipulator with prescribed performance constraint Cheng (2019) Real-time control for fuel-optimal moon landing based on an interactive deep reinforcement learning algorithm S. Yin (2020) Low-thrust spacecraft trajectory optimization via a dnn-based method M. Maggioni, J.M. Murphy (2019) Learning by Unsupervised Nonlinear Diffusion F. Lewis, S. Jagannathan, and A. Yesildirak, Neural Network Control of Robot Manipulators and Non-Linear Systems. Philadelphia , PA: CRC press, 2020.


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію