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J-GLOBAL ID：201702292140659382   整理番号：17A0448276

射影ニューラルネットワークによるある種のMIMOモデルの一般化予測制御【Powered by NICT】

Generalized predictive control of a class of MIMO models via a projection neural network

著者 (3件)： Ye Qian (Wuxi Institute of Technology, Wuxi 214121, China) ,  Lou Xuyang (Institute of System Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China) ,  Sheng Li (College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266580, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 234  ページ： 192-197  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラス多入力多出力モデルのシステム同定と一般化予測制御を研究した。未知のパラメータを持つ一般化予測制御問題を第一目標として制御性能の制御シーケンスを見出すことにより検討した。,モデルの未知パラメータは,高い推定精度を提供する新しい確率的勾配アルゴリズムによって推定した。第三に,一般化予測制御問題は線形不等式制約を伴う二次計画問題に定式化した。最後に,制約付き二次計画法問題は単純な構造と少数のニューロンを持つ一般化された射影ニューラルネットワークを介して解決されるが,以前の射影ニューラルネットワークは複雑な構造を持ち,より多くのニューロンを必要とする。数値シミュレーション結果により理論的結果を強化した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *射影 ,  二次計画法 ,  システム同定 ,  *ニューラルネットワーク ,  定式化 ,  線形性 ,  ニューロン
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  等式制約 ,  推定精度 ,  *一般化予測制御 ,  *MIMO , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 一般化予測制御 ,  射影ニューラルネットワーク ,  システム同定 ,  確率的勾配アルゴリズム ,  MIMOモデル

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 射影 ,  ニューラルネットワーク ,  種 ,  MIMO ,  モデル ,  一般化予測制御