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    Titel :

    Sliding-Mode-Lernverfahren für neuronale Netzwerke in adaptiven Regelungssystemen


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2018


    Format / Umfang :

    1 Online Ressource (PDF-Dokument: 224 Seiten)




    Medientyp :

    Report


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch



    Klassifikation :

    DDC:    629.132
    BKL:    50.23 Regelungstechnik, Steuerungstechnik / 54.72 Künstliche Intelligenz / 55.54 Flugführung / 55.24 Fahrzeugführung, Fahrtechnik



    Sliding-Mode-Lernverfahren für neuronale Netzwerke in adaptiven Regelungssystemen

    Schnetter, Philipp / Technische Universität Braunschweig | GWLB - Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek | 2017


    Sliding-Mode-Lernverfahren für neuronale Netzwerke in adaptiven Regelungssystemen

    Schnetter, Philipp / Technische Universität Braunschweig | TIBKAT | 2017


    Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung

    Kaste, Jonas / Technische Universität Braunschweig | TIBKAT | 2024


    Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung

    Kaste, Jonas / Technische Universität Braunschweig / Springer Fachmedien Wiesbaden | TIBKAT | 2024