ニューラルネット駆動型ファジィ制御器の調整のための一学習機構
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概要
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制御用ファジィルールの適合度の算出をニューラルネットワーク演算で行う方式のニューラルネット駆動型ファジィ制御器とその調整を行うための学習機構を提案し, 液面制御系での応用実験について検討した.その結果, オンライン学習制御を繰り返すことにより, 教師データに追従する制御法をルール適合度の出力機能として学習できることを示した.オンライン学習制御中に教師データを操作量教師データから制御量教師データへ徐々に移行させていく学習法が, 制御対象系の特性変化に対する適応能力を向上させるのに有効であることがわかった.また, 無駄時間が存在する制御系においては, ネットワークの入力層ユニット数を増やし, 制御量の時系列データを処理できるようにするのが有効であった.無駄時間および系の特性変化のある液面制御系を実際に制御できることを実験的に確認した.
- 社団法人 化学工学会の論文
著者
-
石田 愈
Chemical Resources Laboratory Tokyo Institute Of Technology
-
石田 愈
東京工業大学
-
石田 愈
東工大
-
黒田 千秋
東京工業大学化学工学科
-
本多 章雄
東京工業大学 資源化学研究所
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