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    Titel :

    Sliding-Mode-Lernverfahren für neuronale Netzwerke in adaptiven Regelungssystemen


    Beteiligte:
    Schnetter, Philipp (Autor:in) / Vörsmann, Peter (Akademische:r Betreuer:in) / Holzapfel, Florian (Akademische:r Betreuer:in) / Axmann, Joachim K. (Akademische:r Betreuer:in) / Technische Universität Braunschweig (Grad-verleihende Institution)


    Erscheinungsdatum :

    2017


    Format / Umfang :

    XXIV, 194 Seiten


    Anmerkungen:

    Illustrationen, Diagramme
    Langzeitarchivierung durch Gottfried Wilhelm Leibniz Bibliothek - Niedersächsische Landesbibliothek
    Langzeitarchivierung durch Universitätsbibliothek Braunschweig



    Medientyp :

    Hochschulschrift , Report


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch



    Klassifikation :

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




    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