Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
ELM với hiệu suất được đảm bảo cho việc xấp xỉ trực tuyến các hệ thống động lực học
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một phương pháp nhận diện thích nghi dựa trên máy học cực đoan (ELM), mạng nơ-ron hồi tiếp đơn lớp, mạng nơ-ron bậc cao (HONN) và lý thuyết điều khiển thích nghi. Dựa trên phân tích giống như Lyapunov sử dụng Lemma Barbalat, các bộ nhận diện được thiết kế đảm bảo sự giới hạn của tất cả các lỗi xấp xỉ liên quan và hội tụ của lỗi trạng thái dư, ngay cả khi có sự nhiễu và động lực học chưa biết. Hai trường hợp được xem xét: một cấu trúc chuẩn và một ELM điều chỉnh với hồi quy bậc cao. Cả hai đều có mô hình nhận diện cải tiến và các thuật toán học. Các mô phỏng mở rộng được thực hiện để xác minh các kết quả lý thuyết và một nghiên cứu so sánh được thực hiện để cho thấy hiệu suất của các sơ đồ đề xuất. Kết quả mô phỏng cho thấy kiến trúc HONN kết hợp với kỹ thuật ELM mang lại những lợi thế đáng kể so với cấu trúc chuẩn, khi xem xét đến huấn luyện nhanh hơn và gánh nặng tính toán thấp hơn.
Từ khóa
#Máy học cực đoan #mạng nơ-ron bậc cao #nhận diện thích nghi #lý thuyết điều khiển #hệ thống động lực học.Tài liệu tham khảo
Ljung, L.: Perspectives on system identification. Ann. Rev. Control 34, 1–12 (2010)
Sjöberg, J., Zhang, Q., Delyon, B., Glorennec, P.-Y., Hjalmarsson, H., Ljung, L., Benveniste, A., Juditsky, A.: Nonlinear black-box modeling in system identification: a unified overview. Automatica 31, 1691–1724 (1995)
Fu, L., Li, P.: The research survey of system identification method. In: 5th IEEE International Conference on Intelligent Human–Machine Systems and Cybernetics, pp. 397–401 (2013)
Kumar, N., Jha, G.K.: A time series ANN approach for weather forecasting. Int. J. Control Theory Comput. Model 3, 19–25 (2013)
Liu, G.: Nonlinear Identification and Control: A Neural Network Approach. Springer, London (2001)
Wang, C., Hill, D.J.: Learning from neural control. IEEE Trans. Neural Netw. 17, 130–146 (2006)
Yazdizadeh, A., Khorasani, K., Patel, R.V.: Identification of a two-link flexible manipulator using adaptive time delay neural networks. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. B 30, 165–172 (2000)
He, W., Li, Y., Ge, W., Liu, Y.-J.: Model identification and control design for a humanoid robot. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 47, 45–57 (2017)
Yang, C., Huang, K., Li, Y., Su, C.-Y.: Haptic identification by ELM-controlled uncertain manipulator. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 99, 1–12 (2017)
Lu, J., Huang, J., Lu, F.: Time series prediction based on adaptive weight online sequential extreme learning machine. Appl. Sci. 217, 1–14 (2017)
Huang, F., Huang, J., Jiang, S., Zhou, C.: Ladslide displacement prediction based on multivariate chaotic model and extreme learning machine. Eng. Geol. 218, 173–186 (2017)
Henríquez, P.A., Ruz, G.A.: Extreme learning machine with a deterministic assignment of hidden weights in two parallel layers. Neurocomputing 226, 109–116 (2017)
Wang, S., Wang, W., Tang, Y., Liu, F., Guan, X.: Identification of chaotic system using Hammerstein-ELM model. Nonlinear Dyn. 81, 1081–1095 (2015)
Gastaldo, P., Bisio, F., Gianoglio, C., Ragusa, E., Zunino, R.: Learning with similarity functions: a novel design for the extreme learning machine. Neurocomputing 261, 37–49 (2017)
Huang, G., Zhu, Q.-Y., Siew, C.-K.: Extreme learning machine: theory and applications. Neurocomputing 70, 489–501 (2006)
Huang, G., Ding, X., Zhou, H., Zhang, R.: Extreme learning machine for regression and multiclass classification. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 42, 513–529 (2012)
Huang, G., Wang, D.H., Luan, Y.: Extreme learning machines: a survey. Int. J. Mach. Learn. Cybern. 2, 107–122 (2011)
Zhao, G., Shen, Z., Miao, C., Man, Z.: On improving the conditioning of extreme learning machine: a linear case. In: 7th International Conference on Information Communications and Signal Processing, pp. 1–5 (2009)
Janakiraman, V.M., Assanis, D.: Lyapunov Method Based Online Identification of Nonlinear Systems Using Extreme Learning Machines. Computing Research Repository (CoRR), pp. 1–8. arXiv:1211.1441 (2012)
Duan, J., Ou, Y., Hu, J., Wang, Z., Jin, S., Xu, C.: Fast and stable learning of dynamical systems based on extreme learning machine. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 99, 1–11 (2017)
Ioannou, P.A., Sun, J.: Robust Adaptive Control. Dover Publications, New York (2012)
Vargas, J.A.R., Hemerly, E.M., Villarreal, E.R.L.: Stability analysis of a neuro-identification scheme with asymptotic convergence. Int. J. Artif. Intell. Appl. 3, 35–50 (2012)
Grzeidak, E., Vargas, J.A.R., Alfaro, S.C.A.: Online neuro-identification of nonlinear systems using extreme learning machine. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pp. 2923–2930 (2016)
Yu, W., Poznyak, A.S., Li, X.: Multilayer dynamic neural networks for non-linear system on-line identification. Int. J. Control 74, 1858–1864 (2001)
Huang, G., Babri, H.A.: Upper bounds on the number of hidden neurons in feedforward networks with arbitrary bounded nonlinear. IEEE Trans. Neural Netw. 17, 879–892 (1998)
Wang, Y., Cao, F., Yuan, Y.: A study on effectiveness of extreme learning machine. Neurocomputing 74, 2483–2490 (2011)
Ding, S., Zhao, H., Zhang, Y., Xu, X., Nie, R.: Extreme learning machine: algorithm, theory and applications. Artif. Intell. Rev. 44, 103–115 (2015)
Ge, S.S., Hang, C.C., Lee, T.H., Zhang, T.: Stable Adaptive Neural Network Control. Kluwer, Boston (2001)
Hornik, K., Stinchcombe, M., White, H.: Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Netw. 2, 359–366 (1989)
Funahashi, K.-I.: On the approximate realization of continuous mappings by neural networks. IEEE Int. Conf. Neural Netw. 1, 183–192 (1989)
Paretto, P., Niez, J.: Long term memory storage capacity of multiconnected neural networks. Biol. Cybern. 54, 53–63 (1986)
Giles, C., Maxwell, T.: Learning, invariance, and generalization in higher order neural networks. Appl. Opt. 26, 4972–4978 (1987)
Kosmatopoulos, E.B., Polycarpou, M.M., Christodoulou, M.A.: Higher-order neural network structures for identification of dynamical systems. IEEE Trans. Neural Netw. 6, 422–431 (1995)
Vargas, J.A.R., Hemerly, E.M.: Neural adaptive observer with asymptotic convergence in the presence of time-varying parameters and disturbances. Sba Controle Autom. (in Portuguese) 19, 18–29 (2008)
Slotine, J.J.E., Li, W.: Applied Nonlinear Control. Prentice-Hall International, Englewood Cliffs (1991)
Khalil, H.K.: Nonlinear Systems. Prentice-Hall International, Englewood Cliffs (2002)
De la Rosa, E., Yu, W., Li, X.: Nonlinear system modeling with deep neural networks and autoencoders algorithm. In: IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp. 1–8 (2016)
Nelles, O.: Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models. Springer, Berlin (2013)
L, J., Chen, D., Celikovsky, S.: Bridge the gap between the Lorenz system and Chen system. Int. J. Bifurc. Chaos 12, 2917–2926 (2002)
Yu, H., Cai, G., Li, Y.: Dynamic analysis and control of a new hyperchaotic finance system. Nonlinear Dyn. 67, 2171–2182 (2012)
Mahmoud, E.E.: Dynamics and synchronization of new hyperchaotic complex Lorenz system. Math. Comput. Model. 55, 1951–1962 (2012)
