Zusammenfassung
Im siebten Kapitel werden die bisherigen Erkenntnisse unter der Randbedingung eines robusten Langzeitbetriebes untersucht. Dabei wird die Eignung neuronaler Netzwerke zur iterativen Verbesserung der Führungsgenauigkeit für das zuvor betrachtete Szenario bewertet und geeignete Schritte zur Stabilisierung und Überwachung des Netzwerks im Rahmen der Anwendung im geschlossenen Regelkreis diskutiert. Der Fokus liegt auf geeigneter Vorverarbeitung der Daten sowie Regularisierung der Netzwerkgewichte und Implementierung von Fehlerschranken.
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Kaste, J. (2024). Langzeitstabilität des neuronalen Netzwerkes im geschlossenen Regelkreis. In: Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung. AutoUni – Schriftenreihe, vol 171. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-43109-9_7
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-43109-9_7
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