7. Langzeitstabilität des neuronalen Netzwerkes im geschlossenen Regelkreis

Das Kapitel befasst sich mit der Langzeitstabilität von neuronalen Netzwerken im geschlossenen Regelkreis und zeigt, wie durch die Wahl geeigneter Trainingsverfahren, Lernraten und Regularisierungsmethoden die Stabilität und Robustheit der Netzwerke verbessert werden kann. Besondere Aufmerksamkeit wird der Einflussnahme von Fehlerschranken und Eingangsnormalisierung geschenkt, die beide zur Stabilisierung des Netzwerktrainings beitragen. Weiterhin wird untersucht, wie verschiedene Regularisierungstechniken das Wachstum der Netzwerkgewichte kontrollieren und somit die Stabilität des Systems gewährleisten. Die Ergebnisse zeigen, dass durch diese Maßnahmen eine nachhaltige und robuste Integration neuronaler Netzwerke in den Regelkreis möglich ist, was insbesondere für die Fahrzeugtechnik und Regelungstechnik von großer Bedeutung ist.