Model Completion through Nonlinear System Identification

Projektinformationen

COMPLETE

ID Finanzhilfevereinbarung: 101075836

DOI

10.3030/101075836

EK-Unterschriftsdatum 1 Dezember 2022

Startdatum 1 Mai 2023

Enddatum 30 April 2028

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 499 849,00

EU-Beitrag

€ 1 499 849,00

Koordiniert durch

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
Netherlands

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (7)

Baseline Results for Selected Nonlinear System Identification Benchmarks

Autoren: Max Champneys, Gerben I. Beintema, R. Tóth, Maarten Schoukens, Timothy J. Rogers
Veröffentlicht in: IFAC-PapersOnLine, Ausgabe 58, 2024, ISSN 2405-8963
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IFACOL.2024.08.574

Explaining complex systems: a tutorial on transparency and interpretability in machine learning models (part I)

Autoren: Donatello Materassi, Sean Warnick, Cristian Rojas, Maarten Schoukens, Elizabeth Cross
Veröffentlicht in: IFAC-PapersOnLine, Ausgabe 58, 2024, ISSN 2405-8963
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IFACOL.2024.08.577

Space-Filling Input Design for Nonlinear State-Space Identification

Autoren: Máté Kiss, Roland Tóth, Maarten Schoukens
Veröffentlicht in: IFAC-PapersOnLine, Ausgabe 58, 2024, ISSN 2405-8963
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IFACOL.2024.08.589

Explaining complex systems: a tutorial on transparency and interpretability in machine learning models (part II)

Autoren: Donatello Materassi, Sean Warnick, Cristian Rojas, Maarten Schoukens, Elizabeth Cross
Veröffentlicht in: IFAC-PapersOnLine, Ausgabe 58, 2024, ISSN 2405-8963
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IFACOL.2024.08.578

Physics-Guided State-Space Model Augmentation Using Weighted Regularized Neural Networks

Autoren: Yuhan Liu, Roland Tóth, Maarten Schoukens
Veröffentlicht in: IFAC-PapersOnLine, Ausgabe 58, 2024, ISSN 2405-8963
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IFACOL.2024.08.544

Locating nonlinearities in mechanical systems: A frequency-domain dynamic network perspective

Autoren: Koen Classens, Maarten Schoukens, Tom Oomen, Jean-Philippe Noël
Veröffentlicht in: Mechanical Systems and Signal Processing, Ausgabe 224, 2025, ISSN 0888-3270
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.YMSSP.2024.112124

Meta-state–space learning: An identification approach for stochastic dynamical systems

Autoren: Gerben I. Beintema, Maarten Schoukens, Roland Tóth
Veröffentlicht in: Automatica, Ausgabe 167, 2024, ISSN 0005-1098
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.AUTOMATICA.2024.111787