کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947681 | 1439594 | 2017 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Complex-valued neural network topology and learning applied for identification and control of nonlinear systems
ترجمه فارسی عنوان
توپولوژی و یادگیری شبکه عصبی پیچیده به منظور شناسایی و کنترل سیستم های غیر خطی مورد استفاده قرار می گیرد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper we present a Complex-Valued Recurrent Neural Network (CVRNN), trained with a recursive Levenberg-Marquardt (LM) learning algorithm in the complex domain, applying it to the problem of dynamic system identification, and to an adaptive neural control scheme of a nonlinear oscillatory plant. This methodology is applied to two different CVRNN topologies with different kinds of activation functions. Furthermore, we applied the CVRNN identification and control for a particular case of a nonlinear, oscillatory mechanical plant to validate the performance of the adaptive neural controller using the LM algorithm developed throughout this work, compared to a complex-valued Backpropagation learning algorithm. The obtained comparative simulation results using a flexible robot arm gives a good performance of the derived control schemes. The results show some priority of the recursive LM learning over the BP learning, and the use of constructed activation functions in the neural network topology.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 233, 12 April 2017, Pages 104-115
Journal: Neurocomputing - Volume 233, 12 April 2017, Pages 104-115
نویسندگان
Ieroham S. Baruch, Victor A. Quintana, Edmundo P. Reynaud,