Tekijä: Edgar N. Sanchez; Alma Y. Alanís; Alexander G. Loukianov Kustantaja: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG (2008) Saatavuus: Noin 17-20 arkipäivää
Tekijä: Edgar N. Sanchez; Riemann Ruiz-Cruz Kustantaja: Taylor & Francis Inc (2016) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Edgar N. Sanchez; Fernando Ornelas-Tellez Kustantaja: Taylor & Francis Ltd (2017) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Ramon Garcia-Hernandez; Michel Lopez-Franco; Edgar N. Sanchez; Alma y. Alanis; Jose A. Ruz-Hernandez Kustantaja: Springer (2018) Saatavuus: Noin 17-20 arkipäivää
Tekijä: Edgar N. Sanchez; Carlos J. Vega; Oscar J. Suarez; Guanrong Chen Kustantaja: Taylor & Francis Ltd (2021) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Edgar N. Sanchez; Carlos J. Vega; Oscar J. Suarez; Guanrong Chen Kustantaja: Taylor & Francis Ltd (2023) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Alma Y Alanis; Edgar N. Sanchez Kustantaja: Elsevier Science Publishing Co Inc (2017) Saatavuus: | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 1-3 viikossa
Tekijä: Ramon Garcia-Hernandez; Michel Lopez-Franco; Edgar N. Sanchez; Alma y. Alanis; Jose A. Ruz-Hernandez Kustantaja: Springer International Publishing AG (2017) Saatavuus: Noin 17-20 arkipäivää
Neural networks have become a well-established methodology as exempli?ed by their applications to identi?cation and control of general nonlinear and complex systems; the use of high order neural networks for modeling and learning has recently increased. Usingneuralnetworks,controlalgorithmscanbedevelopedtoberobustto uncertainties and modeling errors. The most used NN structures are Feedf- ward networks and Recurrent networks. The latter type o?ers a better suited tool to model and control of nonlinear systems. There exist di?erent training algorithms for neural networks, which, h- ever, normally encounter some technical problems such as local minima, slow learning, and high sensitivity to initial conditions, among others. As a viable alternative, new training algorithms, for example, those based on Kalman ?ltering, have been proposed. There already exists publications about trajectory tracking using neural networks; however, most of those works were developed for continuous-time systems. On the other hand, while extensive literature is available for linear discrete-timecontrolsystem,nonlineardiscrete-timecontroldesigntechniques have not been discussed to the same degree. Besides, discrete-time neural networks are better ?tted for real-time implementations.