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J-GLOBAL ID：202102257070451018   整理番号：21A1181895

ネットワーク化制御における強化学習を用いたデータ欠落の検討

著者 (5件)： 渋谷和正 (千葉大) ,  初又渉 (千葉大) ,  残間忠直 (千葉大) ,  小岩健太 (千葉大) ,  劉康志 (千葉大)
資料名： 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)
巻： 2020  ページ： ROMBUNNO.SS8-2-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： F0428D  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 強化学習を用いたネットワーク化制御に関する研究について,今後の方針を簡単に述べる.(著者抄録)

シソーラス用語： *制御系 ,  *強化学習 ,  時不変系 ,  線形制御系 ,  信号伝送 ,  システム設計
準シソーラス用語： *ネットワーク化制御 ,  線形時不変系 ,  データ伝送 ,  ネットワーク化制御システム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (3件)：

• X.-M. Zhang and Q.-L. Han,“ Network-Based H∞ Filtering for Discrete-Time Systems, ” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 60, no. 2, pp. 956-961, 2012.
• J. Xiong and J. Lam,“Stabilization of linear systems over networks with bounded packet loss, ” Automatica, vol. 43, no. 1, pp. 80 ? 87, 2007.
• Wataru Hatsumata, Daiki Hashimoto, Tadanao Zanma, and Kang-Zhi Liu,HSwitching Control Strategy Using Network Estimation for Networked Control Systems with Data Dropout, IThe Society of Instrument and Control Engineers, a system information section, an academic lecture meeting (SSI 2018), 2018

タイトルに関連する用語 (3件)： ネットワーク化制御 ,  強化学習 ,  欠落