{"product_id":"ieej-zt073037","title":"フィードバック誤差学習による非線形システムの学習制御","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-037\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成19年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2007\/03\/15\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eLearning control for a non-linear system using feedback error learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e森田 譲(佐賀大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYuzuru Morita(Saga University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eフィードバック誤差学習|非線形|ニューラルネットワーク|倒立振子|補償器\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e　非線形性を持つ倒立振子について、フィードバック誤差学習を用いて実験を行った。制御方法として、極配置法で得られたフィードバックゲインとニューラルネットワークを組み合わせて用い、ニューラルネットワークの重みをオンラインで逐次修正することで、所望の結果を得ることができた。ニューラルネットワークの学習させる際に、スケーリングファクタを導入することをここで提案した。この値をフィードバックゲインと同じにとることで、制御結果が収束することを実験で示した。このときの学習したニューロコントローラはフィードバックコンローラの非線形補償器として働いていることを明らかにした。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,460 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46397247553775,"sku":"IEEJ-ZT073037-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_95df4d0e-3be4-484e-9fd2-d55af5d534aa.png?v=1744839604","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt073037","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}