신경망은 더 이상 프로토타입 코드로서 존재하는 신기한 것들이 아니다; 그것들은 공식화될 수 있으며 객체들로서 실현될 수 있고 무수히 많은 응용들에서 사용될 수 있다. 인공지능의 이 분지에서의 증가하는 관심은 무수히 많은 아키텍처들, 설계 방법론들 그리고 많은 툴들, 유틸리티들 그리고 구현
많은 조직은 자동화 된 복잡한 의사 결정에 신경회로망을 사용한다. 신경회로망은 요청된 행동의 방향 패턴을 쉽게 식별할 수 있다. 각각의 회로망은 그들의 활동을 증진 시키기 위해 과거의 경험으로부터 배운다. Technology 구성원의 멤버인 그들은 기계학습법이라고 불린다. 기계학습법은 11장에서 묘
ⅲ, Nichols Plot
➁ PI controller
1) Analysis
ⅰ, Equation
ⅱ, Steady State Error
ⅲ, Stability
20
3.75K
1
3.75K
3.75K-20-3.75K
0
3.75K
k<0 , k>0
K 값은 존재하지 않는다.
2) Root Locus
P controller일 때와 마찬가지로
PI controller일 경우
를 만족하는 근의 값이 존재하지