Systemparameter Schätzung mit der Methode der kleinsten Fehlerquadrate, statistische Eigenschaften der geschätzten Parameter, Schätzung von Gewichtfolgen, erweiterte Methode der kleinsten Fehlerquadrate, verallgemeinerte Methode der kleinsten Fehlerquadrate Parameterschätzung im geschlossenen Regelkreis, Entwurf eines Identifikationsexperiments, Künstliche Neuronale Netze, Nichtlineare Optimierung
Vortrag mit Tafel und Beamer, Vorrechnen von Beispielen unter Verwendung von MATLAB/Simulink, Verweise auf aktuelle Forschungsinhalte des Instituts, Diskussion von Ergebnissen und Alternativen.
Die Vorlesung wird de facto als Vorlesungsübung mit gemeinsam errechneten Beispielen und Hausübungen durchgeführt.
Mündliche Prüfung über den Gesamtstoff, oder
Projekt in Heimarbeit mit Ausarbeitung von zwei Aufgaben + einfache mündliche Präsentation.
Ein Skriptum zur Lehrveranstaltung ist erhältlich (Institut 325A5). Weitere Literaturangaben finden sich im Skriptum.
Öffnungszeiten des Sekretariats: Dienstag, Mittwoch und Donnerstag von 9:00 bis 11:00 Uhr