Book Description: Neural Network Modeling and Identification of Dynamical Systems In today's fast-paced world, technology is constantly evolving at an unprecedented rate. As we continue to advance in our understanding of complex systems, it becomes increasingly important to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This paradigm will be the key to the survival of humanity and the unification of people in a warring state. In this article, we will explore the need to study and understand the process of technology evolution and its impact on our society. The book "Neural Network Modeling and Identification of Dynamical Systems" presents a new approach to obtaining adaptive neural network models for complex systems that are typically found in real-world applications. The authors introduce theoretical knowledge into the purely empirical black box model, converting it to a gray box category. This approach significantly reduces the dimension of the resulting model and the required size of the training set. One of the main contributions of this book is the solution it offers for identifying controlled dynamical systems, as well as identifying characteristics of such systems, particularly the aerodynamic characteristics of aircrafts. By using neural networks to model these systems, the authors demonstrate how to identify the underlying dynamics of the system and make predictions about its behavior.

Нейросетевое моделирование и идентификация динамических систем В современном быстро развивающемся мире технологии постоянно развиваются с беспрецедентной скоростью. По мере того, как мы продолжаем продвигаться в понимании сложных систем, становится все более важной разработка личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Эта парадигма станет ключом к выживанию человечества и объединению людей в воюющем государстве. В этой статье мы рассмотрим необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий и его влияния на наше общество. В книге «Моделирование нейронных сетей и идентификация динамических систем» представлен новый подход к получению адаптивных моделей нейронных сетей для сложных систем, которые обычно встречаются в реальных приложениях. Авторы вводят теоретические знания в чисто эмпирическую модель чёрного ящика, переводя её в категорию серого ящика. Такой подход значительно уменьшает размерность получаемой модели и необходимый размер обучающего набора. Одним из основных вкладов этой книги является решение, которое она предлагает для идентификации управляемых динамических систем, а также для идентификации характеристик таких систем, в частности аэродинамических характеристик самолетов. Используя нейронные сети для моделирования этих систем, авторы демонстрируют, как выявить основную динамику системы и сделать прогнозы относительно ее поведения.

Modélisation des réseaux neuronaux et identification des systèmes dynamiques Dans le monde en évolution rapide d'aujourd'hui, la technologie évolue constamment à une vitesse sans précédent. Au fur et à mesure que nous progressons dans la compréhension des systèmes complexes, il devient de plus en plus important de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Ce paradigme sera la clé de la survie de l'humanité et de l'unification des hommes dans un État en guerre. Dans cet article, nous examinerons la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur notre société. livre « Modélisation des réseaux neuronaux et identification des systèmes dynamiques » présente une nouvelle approche pour obtenir des modèles adaptatifs des réseaux neuronaux pour des systèmes complexes qui se trouvent généralement dans des applications réelles. s auteurs introduisent les connaissances théoriques dans le modèle purement empirique de la boîte noire, en le transférant dans la catégorie de la boîte grise. Cette approche réduit considérablement la dimension du modèle obtenu et la taille nécessaire du kit de formation. L'une des principales contributions de ce livre est la solution qu'il propose pour identifier les systèmes dynamiques pilotés ainsi que pour identifier les caractéristiques de tels systèmes, en particulier les caractéristiques aérodynamiques des avions. En utilisant les réseaux neuronaux pour modéliser ces systèmes, les auteurs montrent comment identifier la dynamique sous-jacente du système et faire des prévisions sur son comportement.

mulación de redes neuronales e identificación de sistemas dinámicos En el mundo de hoy, la tecnología está evolucionando constantemente a una velocidad sin precedentes. A medida que continuamos avanzando en la comprensión de los sistemas complejos, es cada vez más importante desarrollar el paradigma personal de la percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este paradigma será la clave para la supervivencia de la humanidad y la unificación de los seres humanos en un Estado en guerra. En este artículo abordaremos la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en nuestra sociedad. libro «mulación de redes neuronales e identificación de sistemas dinámicos» presenta un nuevo enfoque para obtener modelos adaptativos de redes neuronales para sistemas complejos que normalmente se encuentran en aplicaciones reales. autores introducen el conocimiento teórico en un modelo puramente empírico de caja negra, trasladándolo a la categoría de caja gris. Este enfoque reduce significativamente la dimensión del modelo resultante y el tamaño necesario del conjunto de entrenamiento. Una de las principales aportaciones de este libro es la solución que ofrece para identificar los sistemas dinámicos controlados, así como para identificar las características de dichos sistemas, en particular las características aerodinámicas de los aviones. Utilizando redes neuronales para modelar estos sistemas, los autores demuestran cómo identificar la dinámica básica del sistema y hacer predicciones sobre su comportamiento.

A modelagem e identificação neuroviária de sistemas dinâmicos No mundo atual em desenvolvimento rápido, a tecnologia evolui constantemente a uma velocidade sem precedentes. À medida que continuamos a avançar na compreensão de sistemas complexos, é cada vez mais importante desenvolver um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Este paradigma será a chave para a sobrevivência da humanidade e para a união das pessoas num estado em guerra. Neste artigo, abordaremos a necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos sobre a nossa sociedade. O livro Modelagem de Redes Neurais e Identificação de stemas Dinâmicos apresenta uma nova abordagem para a obtenção de modelos adaptativos de redes neurais para sistemas complexos, normalmente encontrados em aplicações reais. Os autores introduzem o conhecimento teórico em um modelo puramente empírico de caixa preta, traduzindo-o em uma categoria de caixa cinzenta. Esta abordagem reduz significativamente a dimensão do modelo produzido e o tamanho necessário do conjunto de treinamento. Uma das principais contribuições deste livro é a solução que oferece para a identificação de sistemas dinâmicos controlados e para a identificação de características desses sistemas, especialmente as características aerodinâmicas dos aviões. Usando redes neurais para modelar esses sistemas, os autores demonstram como identificar a dinâmica básica do sistema e fazer previsões sobre o seu comportamento.

La simulazione neurale e l'identificazione dei sistemi dinamici In un mondo in continua evoluzione, la tecnologia è in continua evoluzione a una velocità senza precedenti. Mentre continuiamo a progredire nella comprensione di sistemi complessi, diventa sempre più importante sviluppare un paradigma personalistico per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo delle conoscenze moderne. Questo paradigma sarà la chiave per la sopravvivenza dell'umanità e per unire le persone in uno stato in guerra. In questo articolo esamineremo la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla nostra società. Il libro Modellazione delle reti neurali e identificazione dei sistemi dinamici fornisce un nuovo approccio alla creazione di modelli di rete neurale adattivi per i sistemi complessi che normalmente si trovano in applicazioni reali. Gli autori introducono la conoscenza teorica in un modello puramente empirico della scatola nera, trasformandola in una categoria di scatola grigia. Questo approccio riduce in modo significativo la dimensione del modello generato e la dimensione necessaria del set di apprendimento. Uno dei contributi principali di questo libro è la soluzione che offre per identificare i sistemi dinamici gestiti e per identificare le caratteristiche di tali sistemi, in particolare le caratteristiche aerodinamiche degli aerei. Utilizzando le reti neurali per simulare questi sistemi, gli autori dimostrano come individuare la dinamica principale del sistema e fare previsioni sul suo comportamento.

Neuronale Netzmodellierung und Identifizierung dynamischer Systeme In der heutigen schnelllebigen Welt entwickeln sich die Technologien ständig mit beispielloser Geschwindigkeit weiter. Mit dem fortschreitenden Verständnis komplexer Systeme wird es immer wichtiger, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dieses Paradigma wird der Schlüssel zum Überleben der Menschheit und zur Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat sein. In diesem Artikel werden wir die Notwendigkeit untersuchen, den Prozess der Technologieentwicklung und seine Auswirkungen auf unsere Gesellschaft zu untersuchen und zu verstehen. Das Buch „mulation neuronaler Netzwerke und Identifizierung dynamischer Systeme“ stellt einen neuen Ansatz vor, um adaptive neuronale Netzwerkmodelle für komplexe Systeme zu erhalten, die typischerweise in realen Anwendungen zu finden sind. Die Autoren führen theoretisches Wissen in ein rein empirisches Black-Box-Modell ein und übersetzen es in eine graue Box-Kategorie. Dieser Ansatz reduziert die Dimension des resultierenden Modells und die erforderliche Größe des Trainingssatzes erheblich. Einer der Hauptbeiträge dieses Buches ist die Lösung, die es zur Identifizierung von kontrollierten dynamischen Systemen sowie zur Identifizierung der Eigenschaften solcher Systeme, insbesondere der aerodynamischen Eigenschaften von Flugzeugen, anbietet. Anhand von neuronalen Netzen zur mulation dieser Systeme zeigen die Autoren, wie die zugrunde liegende Dynamik eines Systems identifiziert und Vorhersagen über sein Verhalten getroffen werden können.

Neural Network Modeling and Identification of Dynamical Systems W dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie technologia stale ewoluuje w niespotykanym tempie. W miarę dalszego postępu w zrozumieniu złożonych systemów, ważniejsze staje się opracowanie osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Paradygmat ten będzie kluczem do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. W tym artykule przyglądamy się potrzebie studiowania i zrozumienia ewolucji technologii i jej wpływu na nasze społeczeństwo. Książka „Neural Network Modeling and Identification of Dynamical Systems” prezentuje nowatorskie podejście do czerpania adaptacyjnych modeli sieci neuronowych dla złożonych systemów powszechnie spotykanych w zastosowaniach rzeczywistych. Autorzy wprowadzają wiedzę teoretyczną do czysto empirycznego modelu czarnej skrzynki, przenosząc ją do kategorii szarego pudełka. Podejście to znacznie zmniejsza wymiar powstałego modelu i wymaganą wielkość zestawu szkoleniowego. Jednym z głównych elementów tej książki jest rozwiązanie, jakie oferuje do identyfikacji kontrolowanych systemów dynamicznych, a także do identyfikacji charakterystyki takich systemów, w szczególności charakterystyki aerodynamicznej statków powietrznych. Wykorzystując sieci neuronowe do modelowania tych systemów, autorzy pokazują jak zidentyfikować podstawową dynamikę systemu i przewidzieć jego zachowanie.

המודל והזיהוי של מערכות דינמיות בעולם המתפתח במהירות, הטכנולוגיה כל הזמן מתפתחת בקצב חסר תקדים. ככל שאנו ממשיכים להתקדם בהבנת המערכות המורכבות, נעשה חשוב יותר לפתח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. הפרדיגמה הזאת תהיה המפתח להישרדות האנושות ולאיחוד של אנשים במדינה לוחמת. במאמר זה, אנו בוחנים את הצורך לחקור ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה ואת השפעתה על החברה שלנו. הספר Neural Network Modeling and Identification of Dynamical Systems מציג גישה חדשנית לגרימת מודלים של רשת עצבית אדפטיבית למערכות מורכבות השכיחות ביישומים בעולם האמיתי. המחברים מכניסים ידע תיאורטי למודל של קופסה שחורה אמפירית בלבד, ומעבירים אותו לקטגוריה של קופסה אפורה. גישה זו מקטינה באופן משמעותי את הממד של המודל שנוצר ואת הגודל הנדרש של מערך האימונים. אחת התרומות העיקריות של ספר זה היא הפתרון שהוא מציע לזיהוי מערכות דינמיות מבוקרות, כמו גם לזיהוי המאפיינים של מערכות אלה, בפרט המאפיינים האווירודינמיים של כלי טיס. באמצעות רשתות עצביות למודל מערכות אלה, המחברים מדגימים כיצד לזהות את הדינמיקה הבסיסית של מערכת ולבצע תחזיות לגבי התנהגותה.''

Dinamik stemlerin nir Ağı Modellemesi ve Tanımlanması Günümüzün hızla gelişen dünyasında, teknoloji sürekli olarak benzeri görülmemiş bir hızla gelişmektedir. Karmaşık sistemlerin anlaşılmasında ilerlemeye devam ettikçe, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek daha önemli hale gelmektedir. Bu paradigma, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesinin anahtarı olacaktır. Bu yazıda, teknolojinin evrimini ve toplumumuz üzerindeki etkisini inceleme ve anlama ihtiyacına bakıyoruz. "nir Ağı Modelleme ve Dinamik stemlerin Tanımlanması" kitabı, gerçek dünyadaki uygulamalarda yaygın olarak bulunan karmaşık sistemler için uyarlanabilir sinir ağı modellerinin türetilmesine yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Yazarlar teorik bilgiyi tamamen ampirik bir kara kutu modeline sokarak gri bir kutu kategorisine aktarırlar. Bu yaklaşım, ortaya çıkan modelin boyutunu ve eğitim setinin gerekli boyutunu önemli ölçüde azaltır. Bu kitabın ana katkılarından biri, kontrollü dinamik sistemleri tanımlamak ve bu tür sistemlerin özelliklerini, özellikle de uçağın aerodinamik özelliklerini tanımlamak için sunduğu çözümdür. Bu sistemleri modellemek için sinir ağlarını kullanan yazarlar, bir sistemin altında yatan dinamikleri nasıl tanımlayacaklarını ve davranışları hakkında tahminlerde bulunacaklarını göstermektedir.

نمذجة الشبكة العصبية وتحديد الأنظمة الديناميكية في عالم اليوم سريع التطور، تتطور التكنولوجيا باستمرار بمعدل غير مسبوق. وبينما نواصل التقدم في فهم النظم المعقدة، يصبح من الأهم وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. سيكون هذا النموذج مفتاحًا لبقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة. في هذه المقالة، ننظر إلى الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على مجتمعنا. يقدم كتاب «نمذجة الشبكة العصبية وتحديد الأنظمة الديناميكية» نهجًا جديدًا لاشتقاق نماذج الشبكة العصبية التكيفية للأنظمة المعقدة الموجودة عادة في تطبيقات العالم الحقيقي. أدخل المؤلفون المعرفة النظرية في نموذج الصندوق الأسود التجريبي البحت، ونقلوها إلى فئة الصندوق الرمادي. ويقلل هذا النهج بدرجة كبيرة من بعد النموذج الناتج والحجم المطلوب لمجموعة التدريب. أحد المساهمات الرئيسية لهذا الكتاب هو الحل الذي يقدمه لتحديد الأنظمة الديناميكية الخاضعة للرقابة، وكذلك لتحديد خصائص هذه الأنظمة، ولا سيما الخصائص الديناميكية الهوائية للطائرات. باستخدام الشبكات العصبية لنمذجة هذه الأنظمة، يوضح المؤلفون كيفية تحديد الديناميكيات الأساسية للنظام وإجراء تنبؤات حول سلوكه.

동적 시스템의 신경망 모델링 및 식별 오늘날의 빠르게 진화하는 세계에서 기술은 전례없는 속도로 끊임없이 발전하고 있습니다. 복잡한 시스템에 대한 이해가 계속 발전함에 따라 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인 패러다임을 개발하는 것이 더욱 중요해집니다. 이 패러다임은 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일의 열쇠가 될 것입니다. 이 기사에서 우리는 기술의 진화와 사회에 미치는 영향을 연구하고 이해해야 할 필요성을 살펴 봅니다. "동적 시스템의 신경망 모델링 및 식별" 책은 실제 응용 프로그램에서 일반적으로 발견되는 복잡한 시스템에 대한 적응 형 신경망 모델을 도출하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 저자는 이론적 지식을 순전히 경험적인 블랙 박스 모델에 도입하여 회색 박스 범주로 옮깁니다. 이 방법은 결과 모델의 차원과 훈련 세트의 필요한 크기를 크게 줄입니다. 이 책의 주요 공헌 중 하나는 제어 된 동적 시스템을 식별하고 이러한 시스템의 특성, 특히 항공기의 공기 역학적 특성을 식별하기위한 솔루션입니다. 저자는 신경망을 사용하여 이러한 시스템을 모델링하여 시스템의 기본 역학을 식별하고 동작을 예측하는 방법을 보여줍니다.

ニューラルネットワークモデリングとダイナミカルシステムの同定今日、急速に進化する世界では、テクノロジーは常に前例のない速度で進化しています。複雑なシステムの理解を進めるにつれて、現代の知識の発展の技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することがより重要になります。このパラダイムは、人類の存続と戦争状態における人々の統一の鍵となるでしょう。この記事では、技術の進化と社会への影響を研究し、理解する必要性を見ていきます。本「ニューラルネットワークモデリングとダイナミカルシステムの同定」は、現実のアプリケーションで一般的に見られる複雑なシステムの適応ニューラルネットワークモデルを導出するための新しいアプローチを提示しています。著者たちは、理論的な知識を純粋に経験的なブラックボックスモデルに導入し、それを灰色の箱のカテゴリーに移した。このアプローチにより、結果モデルの寸法とトレーニングセットの必要なサイズが大幅に削減されます。この本の主な貢献の1つは、制御された動的システムを識別するだけでなく、そのようなシステムの特性、特に航空機の空力特性を識別するためのソリューションです。Northたちは、ニューラルネットワークを用いてこれらのシステムをモデル化し、システムの基礎となるダイナミクスを特定し、その振る舞いについて予測する方法を実証した。

神經網絡建模和動態系統識別在當今快速發展的世界中，技術以前所未有的速度不斷發展。隨著我們繼續推進對復雜系統的理解，開發個人範式來理解現代知識的發展過程變得越來越重要。這種範式將是人類生存和交戰國人民團結的關鍵。在這篇文章中，我們將探討研究和理解技術演變過程及其對社會影響的必要性。「神經網絡建模和動態系統識別」一書提出了一種新穎的方法，用於為復雜系統生成自適應神經網絡模型，這些模型通常在實際應用中找到。作者將理論知識引入純經驗黑匣子模型，將其轉換為灰盒子類別。這種方法大大減少了生成模型的尺寸和培訓集的必要尺寸。本書的主要貢獻之一是它提出的用於識別受控動力系統以及識別此類系統特征（尤其是飛機的空氣動力學特性）的解決方案。通過使用神經網絡對這些系統進行建模，作者演示了如何識別系統的基本動力學並對其行為進行預測。