Kyoko / Teshnehlab | Intelligent Control Based on Flexible Neural Networks | Buch | 978-90-481-5207-0 | sack.de

Buch, Englisch, Band 19, 236 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 388 g

Reihe: Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering

Kyoko / Teshnehlab

Intelligent Control Based on Flexible Neural Networks


1. Auflage. Softcover version of original hardcover Auflage 1999
ISBN: 978-90-481-5207-0
Verlag: Springer Netherlands

Buch, Englisch, Band 19, 236 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 388 g

Reihe: Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering

ISBN: 978-90-481-5207-0
Verlag: Springer Netherlands


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.
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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


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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