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J-GLOBAL ID：202102276855059848   整理番号：21A0068353

複雑なシステムのモデル規範適応制御と同定のための深層学習技術【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Techniques for Model Reference Adaptive Control and Identification of Complex Systems

著者 (3件)： Jamshidi Mohammad Behdad (University of West Bohemia,Regional Innovation Centre for Electrical engineering (RICE),Pilsen,Czech Republic) ,  Talla Jakub (University of West Bohemia,Regional Innovation Centre for Electrical engineering (RICE),Pilsen,Czech Republic) ,  Peroutka Zdenek (University of West Bohemia,Regional Innovation Centre for Electrical engineering (RICE),Pilsen,Czech Republic)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ME  ページ： 1-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの数学的および解析的技法が動的システムを制御し,同定するために提示されたが,深い学習(DL)アプローチを通して開発および拡張する研究ニーズの広大な分野がある。本論文では,知的コントローラが,ユニークなDLベースパッケージにおける制御システムの下でどのように相互作用できるかを記述することを試みた。従来の技術が,産業目標のための適切な信頼性と簡単な実装のようないくつかの利点を持つという事実にもかかわらず,知的方法は複雑な問題を解決する可能性があり,非線形システムを同定する可能性がある。したがって,この研究の濃度は,モデル参照適応制御装置におけるシステム同定と制御を改善するためにDL技術の使用に関するものである。また,データセットを用いて,提案した方法の応答を検証した。シミュレーション結果は,複雑なシステムを制御するのに一貫して適切であるだけでなく,システム同定に利用するために許容可能な応答も持つことを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  相互作用 ,  非線形系 ,  *学習 ,  信頼性 ,  制御装置 ,  システム同定 ,  制御系 ,  適応制御 ,  動的系 ,  忍容性
準シソーラス用語： 許容性 ,  規範 ,  適応制御装置 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  規範 ,  適応制御 ,  同定 ,  深層学習