Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
<< vorige    volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 5 van 8 gevonden artikelen
 
 
  Confidence estimation of GMDH neural networks and its application in fault detection systems
 
 
Titel: Confidence estimation of GMDH neural networks and its application in fault detection systems
Auteur: Korbicz, Jozef
Mrugalski, Marcin
Verschenen in: International journal of systems science
Paginering: Jaargang 39 (2008) nr. 8 pagina's 783-800
Jaar: 2008-08
Inhoud: This article deals with the problem of determination of the model uncertainty during the system identification via application of the self-organising group method of data handling (GMDH) neural network. In particular, the contribution of the neural network structure errors and the parameter estimates inaccuracy to the model uncertainty were presented. Knowing these sources and applying the Outer Bounding Ellipsoid (OBE) algorithm it was possible to calculate the uncertainty of the parameters and the model output. The mathematical description of the model uncertainty enabled designing the robust fault detection system, whose effectiveness was verified by the DAMADICS benchmark.
Uitgever: Taylor & Francis
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 5 van 8 gevonden artikelen
 
<< vorige    volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland