A method of operating a target system wherein small changes in input variables produce small changes in output variables in a manner permits system learning on a time dependent basis. The rate of change of the system output is directly dependent upon the product of the rate of change of the system input and a matrix consisting of input variables and antecedent and consequent parameters. A preferred performance criterion is obtained through the approximation of the said matrix to a weighted-augmented pseudo-inverse Jacobian. Off-line, the system undergoes a series of iterations using a wide range of input variables wherein the actual outputs are compared to the desired outputs and optimized values for the antecedent and consequent parameters are obtained and passed back to the said matrix for use in the subsequent iteration.

Un método de funcionar un sistema de blanco en donde los cambios pequeños en cambios pequeños del producto de las variables de la entrada en variables de salida en una manera permiten el sistema que aprende sobre una base del dependiente del tiempo. El índice del cambio de la salida de sistema es directamente dependiente sobre el producto del índice del cambio de las variables que consisten en de la entrada del sistema y de una entrada de la matriz y de los parámetros antecedentes y consiguientes. Un criterio preferido del funcionamiento se obtiene con la aproximación de la matriz dicha a un Jacobian pseudo-inverso cargar-aumentado. Off-line, el sistema experimenta una serie de iteraciones usando una amplia gama de las variables de la entrada en donde las salidas reales se comparan a las salidas deseadas y los valores optimizados para los parámetros antecedentes y consiguientes se obtienen y se pasan de nuevo a la matriz dicha para el uso en la iteración subsecuente.

 
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