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머신러닝을 사용하는 ROM(차수 축소 모델)
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머신러닝을 사용하는 ROM(차수 축소 모델)
*한국어 자막을 포함하는 영상입니다. 시스템 또는 고충실도 모델의 센서 데이터를 사용하면 더 빨리 시뮬레이션 하거나, 제어 설게와 같은 특정 용도에 더 적합한 단순한 프록시를 구동할 수 있습니다. 이번 영상에서는 System Identification Toolbox의 머신러닝 기술을 활용하여 이러한 목표를 간단하게 달성하는 방법에 대한 자세히 알아볼 수 있습니다. 영상을 통해 고충실도 시스템을 대체할 수 있는 차수 축소 모델(ROM)을 생성하는 방법을 학습해 보세요. 내연기관 엔진의 고충실도 모델을 기반으로, SVM(Support Vector Machine)을 활용해 비선형 ARX 모델을 학습시키고, 이를 통해 원래의 고충실도 모델을 대체하여 시뮬레이션 성능을 향상하는 과정을 다룹니다. 또한, 고충실도 모델 대비 최대 10배 빠른 연산 속도를 달성하는 차수 축소 모델의 구현 과정을 자세히 확인할 수 있습니다. 데이터 준비부터 SVM 하이퍼파라미터 최적화, Simulink에서의 모델 검증, 전체 차량 모델에의 적용까지 단계별로 파악하고, System Identification Toolbox의 머신러닝 기술을 활용해 정확하고 효율적인 모델을 설계하는 방법을 배워보세요. ▶ System Identification Toolbox 제품 정보 https://bit.ly/49OmfAl ▶ Statistics and Machine Learning Toolbox 제품 정보 https://bit.ly/4kjusT6 #MATLAB #머신러닝 #ROM #SVM #차수축소모델 ▶ MATLAB 평가판 다운로드 (30일 무료) https://bit.ly/2Poabzs ▶ MATLAB 및 툴박스 가격 확인하기 https://bit.ly/38ZMXqD ▶ 나에게 알맞은 MATLAB 교육 찾기 https://bit.ly/2Vmx0GT ▶ MATLAB 커뮤니티 https://bit.ly/39dgrRH ------------ © 2025 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See www.mathworks.com/trademarks for a list of additional trademarks. Other product or brand names maybe trademarks or registered trademarks of their respective holders.
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