<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=183584"><dc:title>Povzetek dispozicije doktorske disertacije</dc:title><dc:creator>Ožbot,	Miha	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Škrjanc,	Igor	(Avtor)
	</dc:creator><dc:subject>samorazvijajoči se sistemi</dc:subject><dc:subject>mehla kogika</dc:subject><dc:subject>načrtovanje eksperimentov</dc:subject><dc:subject>programski senzorji</dc:subject><dc:description>Dispozicija doktorske disertacije predstavlja nacrtovanje eksperimentov na podlagi samorazvijajo ˇ cega ˇ se nevro-mehkega modela za identifikacijo nelinearnih dinamicnih sistemov. Tradicionalno modelno osnovano ˇ spremljanje procesov in programski senzorji zahtevajo pogosto ponovno umerjanje zaradi lezenja sistema, nenadnih sprememb in kompleksnosti procesov. Z zdruzevanjem samorazvijajo ˇ cega se nevro-mehkega modela ˇ z adaptivnim nacrtovanjem eksperimentov si doktorska raziskava prizadeva razviti metode za samodejno izbiro ˇ informativnih spremenljivk, optimizacijo signalov vzbujanja in zanesljivo identifikacijo v prisotnosti suma, ˇ manjkajocih podatkov in nestacionarnih pogojev. Pri ˇ cakovani rezultat je sistem za adaptivne programske ˇ senzorje, ki bo izboljsal natan ˇ cnost napovedi, stro ˇ skovno u ˇ cinkovitost in dolgoro ˇ cno uporabnost v industrijskih ˇ okoljih ob minimalnem clove ˇ skem posredovanju.</dc:description><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2026-06-15 15:11:32</dc:date><dc:type>Članek v reviji</dc:type><dc:identifier>183584</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>