检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2009年第6期35卷 693-706页

作者：王聪陈填锐刘腾飞华南理工大学自动化学院控制与优化中心广州510641 澳大利亚国立大学信息科学与工程研究院信息工程系堪培拉ACT 0200

确定学习运用自适应控制和动力学系统的概念与方法,研究未知动态环境下的知识获取、表达、存储和利用等问题.针对产生周期或回归轨迹的连续非线性动态系统,确定学习可以对其未知系统动态进行局部准确建模,其基本要素包括:1)使用径向基函... 详细信息

确定学习运用自适应控制和动力学系统的概念与方法,研究未知动态环境下的知识获取、表达、存储和利用等问题.针对产生周期或回归轨迹的连续非线性动态系统,确定学习可以对其未知系统动态进行局部准确建模,其基本要素包括:1)使用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络;2)对于周期(或回归)状态轨迹满足部分持续激励条件;3)在周期(或回归)轨迹的邻域内实现对非线性系统动态的局部准确神经网络逼近(局部准确建模);4)所学的知识以时不变且空间分布的方式表达、以常值神经网络权值的方式存储,并可在动态环境下用于动态模式的快速识别或者闭环神经网络控制.本文针对离散动态系统,扩展了确定学习理论,提出一个根据时态数据序列对离散动态系统进行建模与控制的框架.首先,运用确定学习原理和离散系统的自适应辨识方法,实现对产生时态数据的离散非线性系统的未知动态进行局部准确的神经网络建模,并利用此建模结果对时态数据序列进行时不变表达.其次,提出时态数据序列的基于动力学的相似性定义,以及对离散动态系统产生的时态数据序列(亦可称为动态模式)进行快速识别方法.最后,针对离散非线性控制系统,实现了基于时态数据序列对控制系统动态的闭环辨识(局部准确建模).所学关于闭环动态的知识可用于基于模式的智能控制.本文表明确定学习可以为时态数据挖掘的研究提供新的途径,并为基于数据的建模与控制等问题提供新的研究思路.

关键词：确定学习时态数据序列离散动态系统基于数据的建模部分持续激励条件时态数据挖掘动态模式识别基于模式的控制

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多智能体的分散混合控制

多智能体的分散混合控制

引用

第二十七届中国控制会议

作者：赵育强孙振东华南理工大学自动化学院控制与优化中心

本文系统引入非线性系统的分散混合控制框架,并应用于多智能体系统的同步控制,主要思路是通过采用混合控制规律来弥补单一反馈机制的缺陷,并提高同步收敛速率及加强连通性能。利用共同Lyapunov函数方法证明了闭环系统的同步性质。仿真... 详细信息

本文系统引入非线性系统的分散混合控制框架,并应用于多智能体系统的同步控制,主要思路是通过采用混合控制规律来弥补单一反馈机制的缺陷,并提高同步收敛速率及加强连通性能。利用共同Lyapunov函数方法证明了闭环系统的同步性质。仿真例子表明所提方案的有效性。

关键词：多智能体系统同步分散混合控制连通性混合系统

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确定学习与基于数据的建模及控制

确定学习与基于数据的建模及控制

引用

第33期双清论坛——基于数据的控制、决策、调度与故障诊断

作者：王聪陈填锐刘腾飞华南理工人学自动化学院控制与优化中心广州510641 澳大利亚国立大学信息科学与工程研究院信息工程系堪培拉.ACT0200

确定学习运用自适应控制和动力学系统的概念与方法,研究未知动态环境下的知识获取、表达、存储和利用等问题。针对产生周期或回归轨迹的连续非线性动态系统,确定学习可以对其未知系统动态进行局部准确建模,其基本要素包括:1)使用径向基... 详细信息

确定学习运用自适应控制和动力学系统的概念与方法,研究未知动态环境下的知识获取、表达、存储和利用等问题。针对产生周期或回归轨迹的连续非线性动态系统,确定学习可以对其未知系统动态进行局部准确建模,其基本要素包括:1)使用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络;2)对于周期(或回归)状态轨迹满足部分持续激励条件;3)在周期(或回归)轨迹的邻域内实现对非线性系统动态的局部准确神经网络逼近(局部准确建模);4)所学的知识以时不变且空间分布的方式表达、以常值神经网络权值的方式存储,并可在动态环境下用于动态模式的快速识别或者闭环神经网络控制.本文针对离散动态系统,扩展了确定学习理论,提出一个根据时态数据序列对离散动态系统进行建模与控制的框架.首先,运用确定学习原理和离散系统的自适应辨识方法,实现对产生时态数据的离散非线性系统的未知动态进行局部准确的神经网络建模,并利用此建模结果对时态数据序列进行时不变表达.其次,提出时态数据序列的基于动力学的相似性定义,以及对离散动态系统产生的时态数据序列(亦可称为动态模式)进行快速识别方法。最后,针对离散非线性控制系统,实现了基于时态数据序列对控制系统动态的闭环辨识(局部准确建模).所学关于闭环动态的知识可用于基于模式的智能控制.本文表明确定学习可以为时态数据挖掘的研究提供新的途径,并为基于数据的建模与控制等问题提供新的研究思路.

关键词：确定学习时态数据序列离散动态系统时态数据挖掘动态模式识别

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