Das dynamische Perzeptronmodell zur experimentellen Modellbildung nichtlinearer Prozesse

Zusammenfassung. Die Modellbildung technischer Prozesse ist eine zentrale Aufgabe der Regelungstechnik. Solche Proze?modelle werden für ein breites Anwendungsspektrum wie den Reglerentwurf, die modellbasierte Fehlerdiagnose und die Echtzeitsimulation ben?tigt. Der vorliegende Beitrag vermittelt im ersten Teil einen kurzen überblick über die Anwendung neuronaler Netze zur Identifikation dynamischer nichtlinearer Systeme. Der zweite Abschnitt stellt das neue Modell eines dynamischen Perzeptrons vor und untersucht seine F?higkeit zur Identifikation dynamischer Systeme. Im dritten Abschnitt wird eine Anwendung des dynamischen neuronalen Netzes zur Identifikation des Ladeprozesses in einem Dieselmotor mit Abgasturbolader beschrieben. Eingegangen am 11. Juni 1996 / Angenommen am 10. Dezember 1996     

The important thing is not to win,it is to take part: What if scientists benefit from participating in research grant competitions?

“The important thing is not to win, it is to take part,” this famous saying by Pierre de Coubertin asserts that the value athletes draw from Olympic games lies in their participation in the event and not in the gold they collect during it. We find similar evidence for scientists involved in grant competitions. Relying on unique data from a Swiss funding program, we find that scientists taking part in a research grant competition boost their number of publications and average impact factor while extending their knowledge base and their collaboration network regardless of the result of the competition. Receiving the funds increases the probability of co-authoring with co-applicants but has no additional impact on the individual productivity.