Umfang und Credits

• 2 Vorlesungsstunden, 2 Übungsstunden (14-tägig)
• 4.5 Credits

Moodle

• Informationen zur Lehrveranstaltung finden Sie im gemeinsamen Moodle-Kurs mit der Veranstaltung "Regelungstechnische Modellierung und Identifikation (RMI)".  Die Einschreibung hierzu erfolgt über LSF.

• Das Moodle enthält Folien, Übungsaufgaben und Beispielcode

Lehrinhalte:

Datenbasierte Modellierung, Regression, Neuronale Netze, Fuzzysysteme, Instanzbasierte Verfahren, überwachtes Lernen Optimierung: Gradientenverfahren, Newton-Methode, lineare Optimierung, multikriterielle Optimierung, evolutionäre Optimierung Anwendungen: Identifikation dynamischer nichtlinearer Systeme, optimale Regelung, Optimierung komplexer Systeme, prädiktive Regelung

Lehrbuch
Nelles: Nonlinear System Identification, Springer Verlag