確率一般化学習ネットワークとその非線形制御システムへの応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2000-02-07
• タイトル: 確率一般化学習ネットワークとその非線形制御システムへの応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Probabilistic Universal Learning Network and Its Application to a Nonlinear Control System
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 九州大学大学院
• 著者所属: 九州大学大学院
• 著者所属: 九州大学大学院
• 著者所属: 九州大学大学院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School, Kyushu University
• 著者名: 平澤, 宏太郎; 金春植; 村田, 純一; 胡敬炉
• 著者名(英): Koraro, Hirasawa; Chunzhi, Jin; Juichi, Murata; Jinglu, Hu
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，確率一般化学習ネットワーク(Probabilistic Universal Learning Networks: PrULNs)を用いた非線形システムの制御手法を提案する．確率一般化学習ネットワークは一般化学習ネットワーク(Universal Learning Networks: ULNs)の拡張である．一般化学習ネットワークは非線形大規模複雑系のモデリングや制御系設計のための一般的な枠組みを提供しており，多くのニューラルネットワークのクラスをカバーしている．ULNsのために一般化された学習アルゴリズムが開発されているが，ほとんどの学習ネットワークがこのアルゴリズムによって学習できる．しかしながら，ULNsは確率信号が処理できない．ここで提案するPrULNsは信号の統計的特性量を計算する機構を備えており，また，ネットワークによって処理された信号が所望の確率特性を持つようにパラメータの学習をすることもできる，本論文では，非線形クレーンの制御問題を例に，PrULNsを用いた非線形制御器の設計手法を提案し，数値シミュレーションによりその有効性を検証した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, a non linear control system design method by using Probabilistic Universal Learning Networks (PrULNs) is proposed. PrULNs are extension of Universal Learning Networks (ULNs). ULNs form a superset of neural networks and were proposed to provide a universal framework for modeling and control of nonlinear large-scale complex systems. A generalized learning algorithm has been devised for ULNs which can also be used in a unified manner for almost all kinds of learning networks. However, the ULNs can not deal with stochastic variables. Specific value of a stochastic signal can be propagated through a ULN, but the ULN does not provide any stochastic characteristic of the signals propagating through it. The PrULNs proposed here are equipped with machinery to calculate stochastic properties of signals and to train network parameters so that the signals behave with the pre-specified stochastic properties. In this paper, as an exmaple of control of nonlinear crane system, a nonlinear controller design method by using PrULNs is presented, and some numerical simulations are carried out to illustrate the effectiveness of the method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2000, 号 16(1999-MPS-028), p. 9-12, 発行日 2000-02-07
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会