ニューラルネットワーク制御

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аналитика - ニューラルネットワーク制御

提案手法は、ニューラルネットワークによる近似MPCの出力を、最適制御の感度情報を用いて動的にパラメータ変化に適応させることができる。これにより、大規模なデータセットの再生成やニューラルネットワークの再学習を行うことなく、実システムのパラメータ変動に対応できる。

ポート・ハミルトン構造に基づいて設計されたニューラルネットワーク制御器は、重み行列の選択に依存せずにL2ゲインが有限となることが保証される。これにより、標準的な勾配法を用いた最適化が可能となり、大規模な非線形分散システムの制御に適用できる。

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