{"product_id":"ieej-zt193108","title":"定常状態におけるニューラルネットワーク制御のオンライン・オフライン融合型学習法","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\u003e3-108\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2019\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eSteady State on Online-Offline Integrated Learning Method of the Neural Network Control\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e森田 昌一(工学院大学),黄 慶九(工学院大学),森下 明平(工学院大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eMasakazu Morita(Kogakuin University),Qingjiu Huang(Kogakuin University),Minpei Morisita(Kogakuin University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eサーボモータ,フィードバック誤差学習,オンライン学習,オフライン学習\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003eニューラルネットワーク制御は、学習によって制御対象の特性を獲得できるため、高精度な位置決め制御に期待されている。ただし、特性が変わると再度の学習をしなければならず、実時間制御に向いていないという欠点がある。そこで、特性の変化に対して学習するオンライン学習法とオンライン学習法によって獲得したパラメータを利用するオフライン学習法を融合させたオンライン・オフライン融合型学習法の提案を行い、サーボモータの位置決め制御を用いて、提案手法の有効性を検証した。本研究では、制御対象のパラメータの値と定常状態で負荷イナーシャの値を変更した場合におけるオンライン・オフライン融合型学習法の有効性を検証する。\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\u003e454 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":46401735950575,"sku":"IEEJ-ZT193108-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_1478632e-10c4-4230-982e-995ce5201836.png?v=1744953244","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt193108","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}