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J-GLOBAL ID：202002260506469681   整理番号：20A2571953

ハイブリッドニューラルネットワーク-遺伝的プログラミングインテリジェント制御アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Neural Network-Genetic Programming Intelligent Control Approach

著者 (2件)： Marchetti Francesco (Intelligent Computational Engineering Laboratory, University of Strathclyde, Glasgow, UK) ,  Minisci Edmondo (Intelligent Computational Engineering Laboratory, University of Strathclyde, Glasgow, UK)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12438  ページ： 240-254  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 提案する研究は,遺伝的プログラミング(GP)とフィードフォワードニューラルネットワーク(NN)の組み合わせ利用に基づいて,インテリジェント制御(IC)への新しいアプローチを導入することを目的とする。両技法は,回帰および制御応用の文献において成功裏に使用されたが,NNはブラックボックスモデルを生成し,GPは,制御応用における重要な特徴である,作成したモデルのより大きな解釈可能性を可能にした。本論文で提案したハイブリッドアプローチの背後にある主なアイデアは,GPの可読性とNNの速度と柔軟性を組み合わせることである。さらに,非強化環境変化に対するGP制御則のロバスト性を改善するために,新しい選択と交差メカニズム,すなわち,Inclusive Tournament and Inclusive Crossoverも紹介した。提案したIC手法を宇宙輸送システムと結果のガイダンス制御で試験し,実際の応用の可能性を示し,議論した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 可読性 ,  *ニューラルネットワーク ,  ブラックボックス ,  柔軟性 ,  ロバスト性 ,  制御則 ,  宇宙輸送システム ,  *遺伝的プログラミング
準シソーラス用語： 環境変化 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  インテリジェント制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 知的制御 ,  遺伝的プログラミング ,  ニューラルネットワーク ,  最適制御 ,  宇宙輸送システム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  遺伝的プログラミング ,  インテリジェント制御