3409 時系列非線形制御問題へのRBFネットワークの適用(OS6-2 近似最適化(II))
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概要
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In this paper, we will propose optimal control algorithm that using Radial Basis Function Networks (RBFN) as a type of the Neural Network. Approximation of using RBFN is good at nonlinear system, multimodal problem, and calculable locally-detail and globally-rough at once. However, when we use the RBFN at optimal control, the response speed will be important point. Then, we propose Experimental Learning Algorithm that set the basis optimal number and its point to be learning quickly. The basic rule of this algorithm was shown in this paper.
- 2007-10-30
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