Método de aproximación de funciones de base mixta y control de incrustación de redes neuronales para sistemas no lineales inciertos con perturbaciones
Autores: Ma, Le; Zhang, Qiaoyu; Wang, Tianmiao; Wu, Xiaofeng; Liu, Jie; Jiang, Wenjuan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Método de aproximación de funciones de base mixta y control de incrustación de redes neuronales para sistemas no lineales inciertos con perturbaciones
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Red neuronal
Esquema de control de aprendizaje
Sistema no lineal
Observador de perturbaciones
Aproximación
Optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Se propone en este documento un esquema de control de aprendizaje de incrustación de red neuronal, que aborda el problema de optimización del rendimiento de una clase de sistema no lineal con dinámicas y perturbaciones desconocidas mediante la combinación con un aproximador de funciones no lineales novedoso y un observador de perturbaciones mejorado (DOB).
Descripción
Se propone en este documento un esquema de control de aprendizaje de incrustación de red neuronal, que aborda el problema de optimización del rendimiento de una clase de sistema no lineal con dinámicas y perturbaciones desconocidas mediante la combinación con un aproximador de funciones no lineales novedoso y un observador de perturbaciones mejorado (DOB).