Metódy soft computingu v identifikácii smart systémov

Hošovský, Alexander

Metódy soft computingu v identifikácii smart systémov

DSpace Repository

Language: English čeština

Metódy soft computingu v identifikácii smart systémov

dc.contributor.author	Hošovský, Alexander
dc.date.accessioned	2024-10-10T08:52:54Z
dc.date.available	2024-10-10T08:52:54Z
dc.date.issued	2024-03-18
dc.identifier.isbn	978-80-7678-237-2	en
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/56777
dc.description.abstract	Predložené tézy prednášky k menovaniu profesorom predstavujú prierez výsledkov výskumu uchádzača v oblasti identifikácie systémov s využitím metód soft computingu. Hlavnými aplikačnými oblasťami výskumu je oblasť predikcií spotrieb energií v budovách a oblasť soft pohonov a systémov využívajúcich tieto pohony. V prvej oblasti je dôraz kladený na identifikáciu predikčných modelov pre predpovede spotreby plynu v rôznych typoch budov založených na regresných modeloch s chybami vo forme časových radov. Metódy soft computingu sú využité pre paralelné NAR modely zložiek vlnkového rozkladu optimalizovaných pomocou bGA algoritmu. V oblasti soft pohonov sú metódy soft computingu využité pre 3 typy systémov (manipulátor s 3 stupňami voľnosti poháňaný fluidnými svalmi, rameno so spojitou kinematikou a Peano-HASEL pohon), kde sa aplikovali dopredné neurónové siete pre identifikáciu trenia v kĺboch a aproximáciu statických charakteristík pohonov, ansámbl rekurentných sietí pre black box modelovanie dynamiky a hierarchické LMN modely pre modelovanie priamej kinematiky.	en
dc.format	50	cs
dc.format.extent	50	en
dc.language.iso	sk	en
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně	en
dc.rights	Profesorské teze jsou přístupné elektronicky pouze v rámci univerzity.	en
dc.subject	soft computing	en
dc.subject	identifikácia	en
dc.subject	neurónové siete	en
dc.subject	soft pohony	en
dc.subject	spotreba plynu	en
dc.subject	system identification	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	soft actuators	en
dc.subject	gas consumption	en
dc.title	Metódy soft computingu v identifikácii smart systémov	en
dc.title.alternative	Teze přednášek ke jemnování profesorem	en
dc.type	Book	en
dc.date.accepted	2024-05-14
dc.description.abstract-translated	The presented theses of the lecture for the appointment as a professor represent a cross-section of the applicant's research results in the field of system identification using soft computing methods. The main application areas of the research are the area of predictions of energy consumption in buildings and the area of soft actuators and systems using soft actuators. In the first area, the emphasis is placed on the identification of prediction models for gas consumption forecasts in different types of buildings based on regression models with errors in the form of time series. Soft computing methods are used for parallel NAR models of wavelet decomposition components optimized using the bGA algorithm. In the field of soft actuators, soft computing methods are used for 3 types of systems (a manipulator with 3 degrees of freedom driven by fluid muscles, an arm with continuous kinematics and a Peano-HASEL drive), where forward neural networks were applied to identify friction in joints and approximate the static characteristics of fluidic muscles, an ensemble of recurrent networks for black box dynamics modeling and hierarchical LMN models for direct kinematics modeling.	en
dc.thesis.degree-discipline	Aplikovaná informatika	en
dc.date.submitted	2023-12-05