Обучение нейроэмуляторов с использованием псевдорегуляризации для метода нейроуправления с эталонной моделью

• Veröffentlicht in: Штучний інтелект
• Datum: 2012
• 1. Verfasser: Чернодуб, А.Н.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
• Schlagworte: Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57905
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Обучение нейроэмуляторов с использованием псевдорегуляризации для метода 
 нейроуправления с эталонной моделью / А.Н. Чернодуб // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 602-614. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.

В статье рассматриваются задачи идентификации и управления для нелинейного динамического объекта на основе использования нейронных сетей. Излагается метод применения расширенного фильтра Калмана для обучения нейронных сетей. Предлагается метод псевдорегуляризации для эффективного обучения нейроэмуляторов в методе нейроуправления с эталонной моделью. Приводятся результаты множественных экспериментов по обучению нейроэмуляторов и нейроконтроллеров. У статті розглядаються задачі ідентифікації та управління для нелінійного динамічного об’єкта на основі використання нейронних мереж. Викладається метод застосування розширеного фільтра Калмана для навчання нейронних мереж. Пропонується метод псевдорегулярізаціі для ефективного навчання нейро-емулятора в методі нейроуправління з еталонною моделлю. Наводяться результати експериментів з навчання нейроемуляторів і нейроконтролерів. The problems of identification and control for nonlinear dynamic object with use of neural networks are considered. The Extended Kalman Filter method for neural networks training is described. Pseudoregularization method for effective training of neuroemulator for Model Reference Adaptive Neurocontrol is proposed. The results of numerical experiments for training of neuroemulators and neurocontrollers are presented.