1. Trang chủ
  2. Địa lý lớp 11

Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

8 39 0
Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

Bài báo này nhằm đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong huấn luyện trực tuyến bộ điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ- ron RBF (radial basis function).. Giải thuật n[r]

Ngày đăng: 15/01/2021, 09:35

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

Hình 1: Cấu trúc bộ điều khiển ASMC-RBF - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

Hình 1.

Cấu trúc bộ điều khiển ASMC-RBF Xem tại trang 3 của tài liệu.
Thông số của robot được trình bày như Bảng 1: - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

h.

ông số của robot được trình bày như Bảng 1: Xem tại trang 4 của tài liệu.
3.3 Thông số và kết quả mô phỏng - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

3.3.

Thông số và kết quả mô phỏng Xem tại trang 4 của tài liệu.
Hình 2: Cấu trúc mạng nơ-ron RBF xấp xỉ thành phần fi - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

Hình 2.

Cấu trúc mạng nơ-ron RBF xấp xỉ thành phần fi Xem tại trang 4 của tài liệu.
giới hạn giá trị của X i, được trình bày trong Bảng 2 và 3. - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

gi.

ới hạn giá trị của X i, được trình bày trong Bảng 2 và 3. Xem tại trang 5 của tài liệu.
Bảng 1: Các thông số của robot di động đa hướng (Watanabe, 1998) - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

Bảng 1.

Các thông số của robot di động đa hướng (Watanabe, 1998) Xem tại trang 5 của tài liệu.
Hình 3: So sánh MSE của Quasi-Newton và Gradient Descent - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

Hình 3.

So sánh MSE của Quasi-Newton và Gradient Descent Xem tại trang 6 của tài liệu.
Hình 4: Đáp ứng quỹ đạo bộ điều khiển theo (19) - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

Hình 4.

Đáp ứng quỹ đạo bộ điều khiển theo (19) Xem tại trang 6 của tài liệu.
Hình 5: Đáp ứng quỹ đạo bộ điều khiển theo (20) Bảng 4: Các chỉ tiêu chất lượng giữa Quasi-Newton và Gradient Descent - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

Hình 5.

Đáp ứng quỹ đạo bộ điều khiển theo (20) Bảng 4: Các chỉ tiêu chất lượng giữa Quasi-Newton và Gradient Descent Xem tại trang 7 của tài liệu.
Bảng 5: So sánh RMS và MSE của Quasi-Newton và Gradient Descent - Đánh giá hiệu quả của giải thuật Quasi-Newton trong điều khiển trượt thích nghi sử dụng mạng nơ-ron RBF

Bảng 5.

So sánh RMS và MSE của Quasi-Newton và Gradient Descent Xem tại trang 7 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan