差分ニューラルネットワークによる未知の非線形システムの新規オンラインブラックボックス同定法

FU Zhijun; NING Xiaobin; JIANG Qingjian

文献

J-GLOBAL ID：201702277251219833 整理番号：17A0524024

差分ニューラルネットワークによる未知の非線形システムの新規オンラインブラックボックス同定法

A NOVEL ONLINE BLACK-BOX IDENTIFICATION METHOD FOR UNKNOWN NONLINEAR SYSTEM VIA DIFFERENTIAL NEURAL NETWORK

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資料名：
巻： 13 号： 2 ページ： 471-484 発行年： 2017年04月
JST資料番号： F1199A ISSN： 1349-4198 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

本論文は,未知の非線形システムに対する2つのニューラルネットワーク(DNN)ベースの適応型識別子を提案した。単一層のDNNを有する第1,第2識別子は,多層DNNを有する。リアプノフ手法を,動的線形行列の為のオンライン更新法則と本提案の2DNN識別子の重みを開発する為に使用した。本提案の2つのDNN識別子のロバストな特性は,受動的アプローチによって証明され,デッドゾーン,e-修正又はσ-修正の様な一般的に使用されるロバストな修正方法は不要である。エンジンアイドリングシステムのシミュレーション結果は,多層DNNを有する本提案の識別子が単一層DNN識別子よりも正確であり,これ等の両手法は,線形行列が先験的に知られているという仮定に基づいて,従来のニューラルネットワークに基づく識別子と比較して,改善された性能を示した。(翻訳著者抄録)

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計算機網 , オペレーションズリサーチ一般 , 計算機シミュレーション , 計算機利用技術一般

引用文献 (33件)：

J. B. Heywood, Internal Combustion Engine Fundamentals, McGraw-Hill, New York, 1988.
C. S. Daw, C. A. Finney, M. B. Kennel and F. T. Connolly, Observing and modeling nonlinear dynamics in an internal combustion engine, Physical Review E, vol.57, pp.2811-2819, 1998.
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L. B. Wang and J. Fan, Study of self-adaptive RBF neural network control method for the engine idle speed control, International Conference on Consumer Electronics, Communications and Network, pp.2633-2636, 2011.
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