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J-GLOBAL ID：201702229784245849   整理番号：17A0173641

最適実験設計とLAPLACE正則化のWNNの非線形予測制御【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear Predictive Control of WNN Using Optimal Experimental Design and Laplacian Regularization

著者 (5件)： Ren Shijin (College of Computer Science& Technology,Jiangsu Normal University; National Laboratory of Industrial Control Technology) ,  Wang Gaofeng (College of Computer Science& Technology,Jiangsu Normal University) ,  Li Xinyu (School of Mechatronic Engineering,China University of Mining and Technology(xuzhou)) ,  Yang Maoyun (College of Computer Science& Technology,Jiangsu Normal University) ,  Xu Guiyun (School of Mechatronic Engineering,China University of Mining and Technology(xuzhou))
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 31  号： 5  ページ： 927-940  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最適実験設計とLAPLACE正則化に基づく適応ウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)の非線形予測制御アルゴリズムを提案した。この方法は,隠れ層の隠れノードから候補隠れ層を選択し,拡張KALMANフィルタ(EKF)を用いてノードパラメータを調整した。WNNの複雑性を制御するために,LAPLACE変換と最適実験設計を採用して,重要なWNN隠れノードを選択し,最小記述長(MINIMUM)を用いてノード数を決定した。WNN-KESSCL(GK)に基づくファジィ満足クラスタリングアルゴリズムを用いて,初期のパラメータ値と重み更新戦略を決定し,それは直観的および物理的意味を持っている。最後に,WNN線形化モデルに基づく予測関数の制御法を提案した。工業用コークス化装置の温度制御をシミュレーションし,その結果,このアルゴリズムの有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *正則化 ,  アルゴリズム ,  制御方式 ,  曖昧さ ,  コークス化 ,  フィルタ ,  温度制御
準シソーラス用語： 線形化 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  複雑性 ,  隠れ層 ,  制御アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： wavelet neural networks(WNN) ,  extended Kalman filter ,  predictive control ,  Laplacian regularization ,  satisfactory fuzzy clustering

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適実験設計 ,  正則化 ,  非線形予測制御