Study of Modeling and Intelligent Control of Complex Systems Using Learning Networks

利用学习网络的复杂系统建模与智能控制研究

基本信息

  • 批准号:
    09450171
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 6.08万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    1997
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1997 至 1999
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Since the first proposal of a neuron model by Mc Culloch and Pitts in the 1940's, especially after the revitalization of artificial neural networks in 1980's, a variety of neural networks have been devised and are now applied in many fields. The vast majority of neural networks in use are those networks whose parameters or weights are tuned by gradiant-based supervised learning. This category includes feedfoward networks or multilayer parceptrons, various types of recurrent neural networks, radial basis function networks, fuzzy neural networks, and some networks with special architectures, such as time delay neural networks. These networks seemingly have different architectures and are trained by distinguishable training algorithms. In essence, however, they can be unified in a single framework in regard to both their architectures and learning algorithms. Universal Learning Networks (ULN's) have been proposed, as the name indicates, to provide a universal framework for the class of neural networks and moreover to model and control complex systems because most of the general complex systems in the real world can be modeled by the networks whose nodes represent the processing elements, and the branch between the nodes can describe the relation among the processes. Unification of a variety of network architectures which can describe the complex systems and unification of their learning algorithms are an objective of ULN's. This provides a consistent viewpoint for the various kinds of networks.
自20世纪40年代Mc Culloch和Pitts首次提出神经元模型以来,特别是20世纪80年代人工神经网络复兴之后,各种神经网络被设计出来,目前已应用于许多领域。绝大多数使用的神经网络是那些参数或权重由基于梯度的监督学习调整的网络。这一类别包括前馈网络或多层parceptron,各种类型的递归神经网络,径向基函数网络,模糊神经网络,以及一些具有特殊结构的网络,如时间延迟神经网络。这些网络似乎具有不同的架构,并通过可区分的训练算法进行训练。然而,从本质上讲,它们可以在架构和学习算法方面统一在一个框架中。通用学习网络(Universal Learning Networks,简称ULN)的提出,顾名思义,是为了给神经网络类提供一个通用的框架,进而对复杂系统进行建模和控制,因为真实的世界中的大多数一般复杂系统都可以用网络来建模,网络的节点代表处理单元,节点之间的分支可以描述过程之间的关系。统一各种能够描述复杂系统的网络结构和统一它们的学习算法是ULN的一个目标。这为各种网络提供了一致的观点。

项目成果

期刊论文数量(28)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
平澤 宏太郎、大林 正直、古賀 勝: "一般化学習ネットワークの高次微分の計算理論"電気学会論文誌. Vol.115-C No.12. 1499-1506 (1995)
Kotaro Hirasawa、Masashi Obayashi、Masaru Koga:“广义学习网络高阶微分的计算理论”,日本电气工程师协会学报,第 115 卷-C 第 1499-1506 期(1995 年)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Masanao Ohbayashi: "Robust Control for System Parameter Perturbation Using Second Order Derivatives of Universal Learning Network" Trans.Society of Instrument and Control Engineers. 33・4. 289-295 (1997)
Masanao Ohbayashi:“使用通用学习网络的二阶导数进行系统参数扰动的鲁棒控制”,Trans.Society of Instruments and Control Engineers 33・4(1997)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
平澤 宏太郎、東郷 和幸、胡 敬炉、大林 正直、邵 寧、村田 純一: "ニューラルネットワークの適応的ランダム探索最適化手法-RasID-"計測自動制御学会論文集. Vol.34,No.8. 1088-1096 (1998)
Kotaro Hirasawa、Kazuyuki Togo、Jingrou Hu、Masashi Obayashi、Ning Shao、Junichi Murata:“神经网络的自适应随机搜索优化方法 -RasID-”仪器与控制工程师学会论文集,第 34 卷,第 8 期。 -1096 (1998)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Kotaro Hirasawa: "Chaos Universal Learning Network Clustering Control" Journal of Robotics and Mechatronics. 10・4. 305-310 (1998)
平泽幸太郎:“混沌通用学习网络集群控制”机器人与机电一体化杂志 10・4(1998 年)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
平澤 宏太郎: "確率分布・可能性分布を考慮したオートマン学習ネットワーク" 電気学会論文誌. 118D・3(印刷中). (1998)
Kotaro Hirasawa:“考虑概率分布和可能性分布的自动学习网络”日本电气工程师学会汇刊 118D·3(出版中)。
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  • 发表时间:
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    0
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  • 通讯作者:
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