| Título : |
Iterative Learning Control with Passive Incomplete Information : Algorithms Design and Convergence Analysis |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Shen, Dong, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Singapore [Malasya] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
XIV, 294 p. 89 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-981-10-8267-2 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Ingeniería de control Procesamiento de datos Sistemas multicuerpo y vibraciones mecánicas Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional Teoría de sistemas y control Ingeniería Matemáticas de ingeniería Mecánica Sistemas multicuerpo Vibración |
| Índice Dewey: |
629.8312 |
| Resumen: |
Este libro presenta una discusión en profundidad del control de aprendizaje iterativo (ILC) con información incompleta pasiva, destacando los datos de entrada y salida incompletos resultantes de factores prácticos como pérdida de datos, desorden de transmisión, retraso de comunicación, etc., un tema de vanguardia en relación con las aplicaciones prácticas de ILC. Describe en detalle tres modelos de pérdida de datos: el modelo de secuencia aleatoria, el modelo de variable de Bernoulli y el modelo de cadena de Markov, tanto para sistemas estocásticos lineales como no lineales. Además, propone y analiza dos algoritmos de compensación principales para los datos incompletos, a saber, el algoritmo de actualización intermitente y el algoritmo de actualización sucesiva. Los entornos de información incompleta incluyen pérdida aleatoria de datos, retraso aleatorio de comunicación, longitudes de iteración variables aleatorias y otras restricciones de comunicación. Con numerosas figuras intuitivas para hacer el contenido más accesible, el libro explora varias soluciones potenciales para este tema, asegurando que los lectores no solo conozcan los últimos avances en ILC para sistemas con factores aleatorios, sino que también obtengan una comprensión profunda de la relación intrínseca entre los entornos de información incompleta y el rendimiento esencial del seguimiento. Es un recurso valioso para académicos e ingenieros, así como para estudiantes de posgrado que estén interesados en aprender sobre control, control basado en datos, sistemas de control en red y campos relacionados. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Iterative Learning Control with Passive Incomplete Information : Algorithms Design and Convergence Analysis [documento electrónico] / Shen, Dong, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XIV, 294 p. 89 ilustraciones. ISBN : 978-981-10-8267-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Ingeniería de control Procesamiento de datos Sistemas multicuerpo y vibraciones mecánicas Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional Teoría de sistemas y control Ingeniería Matemáticas de ingeniería Mecánica Sistemas multicuerpo Vibración |
| Índice Dewey: |
629.8312 |
| Resumen: |
Este libro presenta una discusión en profundidad del control de aprendizaje iterativo (ILC) con información incompleta pasiva, destacando los datos de entrada y salida incompletos resultantes de factores prácticos como pérdida de datos, desorden de transmisión, retraso de comunicación, etc., un tema de vanguardia en relación con las aplicaciones prácticas de ILC. Describe en detalle tres modelos de pérdida de datos: el modelo de secuencia aleatoria, el modelo de variable de Bernoulli y el modelo de cadena de Markov, tanto para sistemas estocásticos lineales como no lineales. Además, propone y analiza dos algoritmos de compensación principales para los datos incompletos, a saber, el algoritmo de actualización intermitente y el algoritmo de actualización sucesiva. Los entornos de información incompleta incluyen pérdida aleatoria de datos, retraso aleatorio de comunicación, longitudes de iteración variables aleatorias y otras restricciones de comunicación. Con numerosas figuras intuitivas para hacer el contenido más accesible, el libro explora varias soluciones potenciales para este tema, asegurando que los lectores no solo conozcan los últimos avances en ILC para sistemas con factores aleatorios, sino que también obtengan una comprensión profunda de la relación intrínseca entre los entornos de información incompleta y el rendimiento esencial del seguimiento. Es un recurso valioso para académicos e ingenieros, así como para estudiantes de posgrado que estén interesados en aprender sobre control, control basado en datos, sistemas de control en red y campos relacionados. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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