ニューラルコントローラの実現問題に関する研究

神经控制器的实现问题研究

• 批准号: 07750256
• 负责人: 横山 誠
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Niigata University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07750256/
• 关键词: ニューラルネットワーク; 非線形システム; 実現問題; ボルテラ級数

本研究の目的は、ニューラルコントローラの動特性を、状態変数による非線形差分方程式で表現するアルゴリズムを開発することである。その際、重要な鍵となるのは、ニューラルコントローラの入出力関係を、まずVolterra級数で表現することである。そこで、本研究は以下のステップで行なわれた。Step1 ニューラルコントローラの結合荷重と、Volterra級数を規定している核関数の間の関係を理論的に解明する。Step2 上の結果を発展させ、ニューラルコントローラをVolterra級数表現する具体的なアルゴリズムを構築する。Step3 上で得られた理論結果を、計算機およびシミュレーションソフトを用いた数値シミュレーションによって検証する。Step4 上で得られた汎関数級数に、汎関数級数に関する研究結果として既に得られている実現理論を適用し、その実用性を検討する。Step1に関しては、ニューラルネットワーク内の非線形関数のテーラー展開係数および結合荷重と核関数の関係を明らかにした。Step2に関しては、Step1の関係を用いてニューラルコントローラの入出力関係をVolterra級数で表現するアルゴリズムを導いた。これに伴ってStep3も行い、アルゴリズムの妥当性が検証された。Step4に関しては、Step2で得られたVolterra級数表現の中の特定のクラスのものに関しては双線形システム実現のアルゴリズムを考案し、その有効性に関して現在も検討中である。したがって、本研究目的は確実に達成されつつあるが、Step4で考案したアルゴリズムの有効性や双線形系以外の実現理論など、いくつか残されている課題もあるため、これらに関しては現在も研究中である。

は の purpose, this study ニ ュ ー ラ ル コ ン ト ロ ー ラ の dynamic characteristic を, state - に よ る nonlinear difference equation performance で す る ア ル ゴ リ ズ ム を open 発 す る こ と で あ る. そ の interstate, important な key と な る の は, ニ ュ ー ラ ル コ ン ト ロ ー ラ の into output masato を, ま ず on performance series で す る こ と で あ る. Youdaoplaceholder0 で で, this study で is followed by なわれた ステップで lines なわれた. Step1 ニ ュ ー ラ ル コ ン ト ロ ー ラ の combined load と, on the series を し て い る nuclear masato number between の の masato is に を theory explain す る. Step2 result の を 発 exhibition さ せ, ニ ュ ー ラ ル コ ン ト ロ ー ラ を on series performance す る specific な ア ル ゴ リ ズ ム を build す る. Step3 で on ら れ た を theory results, computer お よ び シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ソ フ ト を with い た the numerical シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ っ て 検 card す る. Step4 で on ら れ た masato number series に, pan-black masato number series に masato す る results と し て に have both ら れ て い る be presently theory を し, そ の be use sex を beg す 検 る. Step1 に masato し て は, ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の in nonlinear masato number の テ ー ラ ー expansion coefficient お よ び combined load と nuclear masato number の masato を and Ming ら か に し た. Step2 に masato し て は, Step1 の を masato department with い て ニ ュ ー ラ ル コ ン ト ロ ー ラ の into output を masato department on the performance series で す る ア ル ゴ リ ズ ム を guide い た. <s:1> れに accompanied by ってStep3 って to conduct された, ア ゴリズム ゴリズム and が検 to verify the appropriateness of が検. Youdaoplaceholder5. Step4 に masato し て は, Step2 で have ら れ た on series performance の の in particular の ク ラ ス の も の に masato し て は double linear シ ス テ ム be presently の ア ル ゴ リ ズ ム し を test case, そ の have sharper sex に masato し て now も 検 beg in で あ る. し た が っ て, the purpose of this study は indeed be に reached さ れ つ つ あ る が, Step4 で test case し た ア ル ゴ リ ズ ム の have sharper sex outside の や double linear system be presently theory な ど, い く つ か residual さ れ て い る subject も あ る た め, こ れ ら に masato し て は も now study で あ る.