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Person

Peter Otto (1946-)

Name	Peter Otto
Zeit	1946- (Lebensdaten)
Ort	Unterpörlitz (Geburtsort) Deutschland (DDR)
Geschlecht	männlich
Akademischer Grad bzw. Titel	Dr.-Ing.
Weitere Angaben	Dissertation, Technische Hochschule Ilmenau, 1978
Quelle	Otto, Peter: Ein Beitrag zur Versuchsplanung und Modellschätzung für nichtlineare dynamische Systeme. - 1978
Datensatztyp	Person
GND-Nummer	1292796006
Datensatz-ID	1292796006
Beteiligt an alle anzeigen Künstliches Neuronales Netz zur Regelung von Montageprozessen im Flugzeugbau (Artificial Neural Network for the Control of Assembly-processes in Aircraft Construction) Echtzeit-Identifikation nichtlinearer instationärer Systeme mit RBF-Netzwerken (Real-time Identification of Non-linear Non-stationary Systems by RBF-Networks) Identifikation der Baroreflex-Dynamik mit Hilfe eines Fuzzy-Modells (Application of a Fuzzy Model for Identification of the Baroreceptor Reflex Dynamic) Fuzzy-basierte Zeitreihenvorhersage (Fuzzy-based Time Series Forecasting) FuzzyOpt - ein Werkzeug zum Entwurf optimaler Fuzzy Systeme Entwurf von Talsperrensteuerungen auf der Grundlage von Lernverfahren Identifikation nichtlinearer Systeme mit Künstlichen Neuronalen Netzen Entwurf und Anwendung eines Systems von optimalen Testsignalfolgen zur Identifikation linearer und nichtlinearer dynamischer Systeme

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Peter Otto (1946-)

Künstliches Neuronales Netz zur Regelung von Montageprozessen im Flugzeugbau (Artificial Neural Network for the Control of Assembly-processes in Aircraft Construction)

Echtzeit-Identifikation nichtlinearer instationärer Systeme mit RBF-Netzwerken (Real-time Identification of Non-linear Non-stationary Systems by RBF-Networks)

Identifikation der Baroreflex-Dynamik mit Hilfe eines Fuzzy-Modells (Application of a Fuzzy Model for Identification of the Baroreceptor Reflex Dynamic)

Fuzzy-basierte Zeitreihenvorhersage (Fuzzy-based Time Series Forecasting)

FuzzyOpt - ein Werkzeug zum Entwurf optimaler Fuzzy Systeme

Entwurf von Talsperrensteuerungen auf der Grundlage von Lernverfahren

Identifikation nichtlinearer Systeme mit Künstlichen Neuronalen Netzen

Entwurf und Anwendung eines Systems von optimalen Testsignalfolgen zur Identifikation linearer und nichtlinearer dynamischer Systeme