ニューラルネットワークの学習によるロバストな制御系の構築法 Design Methods of Robust Feedback Controllers by Training Neural Networks

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抄録

This paper proposes two efficient methods to design a robust feedback control system by use of neural networks. The first method is based on <I>L</I><SUB>2</SUB> gain, and two different neural networks are used. The controller is trained to be robust as a result of competition between neural networks. The second method is based on MiniMax optimization, and is useful to treat parametric uncertainties. In both methods, robustness of the neural network can be quantified. It is very easy to combine proposed methods so that effective methods for various problems can be derived.

収録刊行物

  • システム制御情報学会論文誌  

    システム制御情報学会論文誌 12(10), 625-632, 1999-10-15 

    一般社団法人 システム制御情報学会

参考文献:  11件

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被引用文献:  2件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10004473634
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1013280X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13425668
  • NDL 記事登録ID
    4870236
  • NDL 雑誌分類
    ZM11(科学技術--科学技術一般--制御工学)
  • NDL 請求記号
    Z14-195
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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