Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Kiểm Soát Quỹ Đạo của Mạng Lưới Hội Tụ
Tóm tắt
Chúng tôi trình bày một lớp các hàm điều khiển phản hồi nhằm tăng tốc độ hội tụ của các hệ thống động lực học phi tuyến. Một hàm dấu đơn giản được sử dụng để đạt được sự hội tụ trong thời gian hữu hạn. Chúng tôi mô tả một quy trình học quỹ đạo mà vẫn bảo toàn tính chất hội tụ của hệ thống. Dựa trên phản hồi được đề xuất, chúng tôi đã phát triển một mô hình mạng nơ-ron mới có khả năng hội tụ trong thời gian hữu hạn.
Từ khóa
#hệ thống động lực học phi tuyến #hàm điều khiển phản hồi #hội tụ trong thời gian hữu hạn #mạng nơ-ronTài liệu tham khảo
H.D. Chiang and J.S. Thorp, “Stability regions of nonlinear dynamical systems: A constructive methodology”, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 34, No. 12, pp. 1229–1241, 1989.
M.A. Cohen, “The construction of arbitrary stable dynamics in nonlinear neural networks”, Neural Networks, Vol. 5, pp. 83–103, 1992.
J.J. Hopfield, “Neurons with graded response have collective computational properties like those of two-state neurons”, Proc. Nath. Acad. Sci. USA, Vol. 81, pp. 3088–3092, 1984.
H.K. Khail, Nonlinear Systems, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 1996.
B.A. Pearlmutter, “Gradient calculations for dynamic recurrent neural networks: A survey”, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 6, No. 5, pp. 1212–1228, 1995.
N.B. Toomarian and J. Barhen, “Learning a trajectory using adjoint functions and teacher forcing”, Neural Networks, Vol. 5, pp. 473–484, 1992.
M. Zak, “Terminal attractors in neural networks”, Neural Networks, Vol. 2, pp. 259–274, 1989.