@misc{Kurek_Jerzy_XV_2005,
 author={Kurek, Jerzy and Wildner, Cezary},
 copyright={Creative Commons Attribution BY 4.0 license},
 address={Warszawa},
 journal={Książka = Book},
 howpublished={online},
 year={2005},
 publisher={Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk},
 publisher={Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences},
 language={pol},
 abstract={Matematyczny model robota jest dobrze znany np. w postaci równań Lagrange' a-Eulera. Parametry fizyczne robota wykorzystywane w modelu matematycznym są jednak trudne do wyznaczenia w sposób analityczny dla rzeczywistego robota (momenty inercyjne, masy, wymiary członów itd.). W pracy przedstawiono wyniki otrzymane przy aproksymacji nieliniowych funkcji modelu robota za pomocą sieci neuronowych bez demontażu robota. Przedstawiono także wyniki uzyskane w czasie syntezy układu sterowania robota zgodnie z algorytmem Iteracyjnie Uczącego się Sterowania (IUS) na podstawie wyznaczonego neuronowego modelu robota.},
 type={Text},
 title={XV krajowa konferencja automatyki : Warszawa, 27-30 czerwca 2005. T. 2 * Roboty * Identyfikacja modelu robota za pomocą rekurencyjnych sieci neuronowych - synteza układu sterowania robota},
 URL={http://www.rcin.org.pl/Content/205835/PDF/KS-2005-02-R11P10.pdf},
}