108 サポートベクター回帰モデルによる倒立振子の学習制御

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概要

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• Support Vector Machines (SVM) are new machine learning methods, and are studied about many applications. However, a regression method of SVM shows little availability. In this paper, we propose a learning control scheme using Support Vector Regression (SVR). This control system consists a pre-learned SVR, and is applied to a control problem of inverted pendulum. SVR system learned input-output data of state feedback control given an initial condition. The computer simulation results show the availability of the proposed control system.

• 2003-09-15

著者

• 小林 正幸

  兵庫県立大学大学院

• 小林 正幸

  姫工大院

• 小西 康夫

  姫工大院

• 石垣 博行

  姫工大院

• 小西 康夫

  兵庫県立大学 大学院機械系工学専攻

• Konishi Yoshiaki

  Nikkiso Co. Ltd.

• 石垣 博行

  兵庫県立大学 大学院機械系工学専攻

• 小林 正幸

  兵庫県立大学大学院工学研究科

• 石垣 博行

  兵庫県大 大学院

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