論文の概要: Fuzzy Model Identification and Self Learning with Smooth Compositions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01994v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 20:19:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:05:52.666332
• Title: Fuzzy Model Identification and Self Learning with Smooth Compositions
• Title（参考訳）: 滑らかな構成によるファジィモデル同定と自己学習
• Authors: Ebrahim Navid Sadjadi, Jesus Garcia, Jose M. Molina, Akbar Hashemi Borzabadi, Monireh Asadi Abchouyeh,
• Abstract要約: 本稿では,動的システムのためのスムーズなモデル同定と自己学習戦略を開発する。 我々は,モデルが連続的かつ滑らかな表面上のシステムの変化と変化に従うように,この問題を解決しようと試みてきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9573380763700716
• License:
• Abstract: This paper develops a smooth model identification and self-learning strategy for dynamic systems taking into account possible parameter variations and uncertainties. We have tried to solve the problem such that the model follows the changes and variations in the system on a continuous and smooth surface. Running the model to adaptively gain the optimum values of the parameters on a smooth surface would facilitate further improvements in the application of other derivative based optimization control algorithms such as MPC or robust control algorithms to achieve a combined modeling-control scheme. Compared to the earlier works on the smooth fuzzy modeling structures, we could reach a desired trade-off between the model optimality and the computational load. The proposed method has been evaluated on a test problem as well as the non-linear dynamic of a chemical process.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パラメータの変動や不確実性を考慮した動的システムのスムーズなモデル同定と自己学習戦略を提案する。 我々は,モデルが連続的かつ滑らかな表面上のシステムの変化と変化に従うように,この問題を解決しようと試みてきた。 モデルを実行して滑らかな表面上でパラメータの最適値を取得することで、MPCやロバスト制御アルゴリズムのような他の微分ベースの最適化制御アルゴリズムの適用がさらに改善され、モデリングと制御の組み合わせが実現される。 滑らかなファジィモデリング構造に関する初期の研究と比較すると、モデル最適性と計算負荷との間のトレードオフが望まれていた。 提案手法は, 化学プロセスの非線形力学と同様に, 試験問題に対して評価されている。

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