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Intelligent Control Based on Flexible Neural Networks
- nieuw boek ISBN: 9789048152070
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References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 Chapter 3 Flexible Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 3. 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 3. 2 Flexible Unipolar Sigmoid Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3. 3 Flexible Bipolar Sigmoid Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3. 4 Learning Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3. 4. 1 Generalized learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 3. 4. 2 Specialized learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3. 5 Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 3. 6 Combinations of Flexible Artificial Neural Network Topologies . . . . 79 3. 7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 Chapter 4 Self-Tuning PID Control 85 4. 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 4. 2 PID Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 4. 3 Flexible Neural Network as an Indirect Controller . . . . . . . . . . . . . . . 91 4. 4 Self-tunig PID Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 4. 5 Simulation Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4. 5. 1 The Tank model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4. 5. 2 Simulation study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4. 5. 3 Simulation results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 4. 6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 Chapter 5 Self-Tuning Computed Torque Control: Part I 107 5. 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 5. 2 Manipulator Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 5. 3 Computed Torque Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 5. 4 Self-tunig Computed Torque Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 5. 5 Simulation Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 5. 5. 1 Simultaneous learning of connection weights and SF para- ters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 5. 5. 2 Learning of the sigmoid function parameters . . . . . . . . . . . . . 123 Vll 5. 5. 3 Simultaneous learning of SF parameters and output gains 129 5. 6 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 Chapter 6 Self-Tuning Computed Torque Control: Part II 137 6. 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 6. 2 Simplification of Flexible Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6. 3 Simulation Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 6. 3. 1 Simultaneous learning of connection weights and sigmoid function parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Books > Science and Nature > Technology > Engineering > Mechanical List_Books<
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Watanabe Kyoko/ M. Teshnehlab/ Kyoko Watanabe: Intelligent Control Based on Flexible Neural Networks
- pocketboek ISBN: 9048152070
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Bijzonderheden over het boek
The use of flexible sigmoid functions makes artificial neural networks more versatile. This volume determines learning algorithms for sigmoid functions in several different learning modes using flexible structures of neural networks with new derivation algorithms. The book is aimed at electrical, electronic, and mechanical control and systems engineers concerned with intelligent control who wish to explore neural network approaches. Here, for readers who are unfamiliar with neural network computing, is a concise introduction to the main existing types of flexible neural networks. This book will be a valuable aid to new research in which high abilities in artificial neural networks in intelligent control design and development can be achieved.
Gedetalleerde informatie over het boek. - Intelligent Control Based on Flexible Neural Networks
EAN (ISBN-13): 9789048152070 ISBN (ISBN-10): 9048152070 Gebonden uitgave pocket book Verschijningsjaar: 2010 Uitgever: Springer-Verlag/Sci-Tech/Trade 252 Bladzijden Gewicht: 0,386 kg Taal: eng/Englisch
Boek bevindt zich in het datenbestand sinds 2012-01-26T19:19:44+01:00 (Amsterdam) Detailpagina laatst gewijzigd op 2022-03-09T12:08:09+01:00 (Amsterdam) ISBN/EAN: 9789048152070
ISBN - alternatieve schrijfwijzen: 90-481-5207-0, 978-90-481-5207-0 alternatieve schrijfwijzen en verwante zoekwoorden: Auteur van het boek: kyoko, keigo, watanabe Titel van het boek: flexible, intelligent, neural networks
Gegevens van de uitgever Auteur: M. Teshnehlab; Watanabe Kyoko Titel: Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering; Intelligent Control Based on Flexible Neural Networks Uitgeverij: Springer; Springer Netherland 236 Bladzijden Verschijningsjaar: 2010-12-15 Dordrecht; NL Gedrukt / Gemaakt in Taal: Engels 106,99 € (DE) 109,99 € (AT) 118,00 CHF (CH) POD XVI, 236 p.
BC; Hardcover, Softcover / Technik/Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik; Elektrotechnik; Verstehen; algorithms; artificial neural network; control; design; development; knowledge; learning; model; network; neural networks; Electrical and Electronic Engineering; Mechanical Engineering; Artificial Intelligence; Maschinenbau; Künstliche Intelligenz; BB; EA
1 Introduction.- 2 Fundamentals of Neural Networks.- 3 Flexible Neural Networks.- 4 Self-Tuning PID Control.- 5 Self-Tuning Computed Torque Control: Part I.- 6 Self-Tuning Computed Torque Control: Part II.- 7 Development of an Inverse Dynamics Model.- 8 Self-organizing Flexible Neural Network.- 9 Conclusions.
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