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基于b样条的重复neurocontroller

版本1.1.0.0(112 KB) Bartlomiej Ufnalski
非本地学习规则是受雇于一个重复neurocontroller基于b样条网络。
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更新2015年10月20日

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一个数值实验中所描述的http://dx.doi.org/10.1109/TIE.2007.909064这里复制[*]。在[*]遗忘机制是用来robustify控制方案。的合同,http://dx.doi.org/10.1109/IECON.2013.6700120(* *)重量约束是用来代替遗忘,原来robustify控制器。因此,同样的想法已经在基于b样条的重复neurocontroller测试也提出了[*]。需要澄清的是,我还没有发明了控制器介绍了模型。我刚刚修改了robustification机制中使用[*]。你可以在这里玩机制和自己决定哪一个更适合您的应用程序。你甚至可以把它们。应该注意的是,(* *)使用全局更新规则,不一定是相同的控制器robustification机制也同样有效。有关更多信息,请参见m-files和我们的会议论文:m . Malkowski Ufnalski和l . m . Grzesiak基于b样条的重复控制器的再现:错误转变,高阶多项式光滑pass-to-pass过渡,ICSTCC 2015,http://ufnalski.edu.pl/proceedings/icstcc2015/。

引用作为

Bartlomiej Ufnalski (2023)。基于b样条的重复neurocontroller(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/49023-b-spline-based-repetitive-neurocontroller), MATLAB中央文件交换。检索。

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1.1.0.0

m . Malkowski b Ufnalski和l . m . Grzesiak:基于b样条的重复控制器的再现:错误转变,高阶多项式光滑pass-to-pass过渡。ICSTCC 2015,http://ufnalski.edu.pl/proceedings/icstcc2015/。
作为比较,介绍了二次样条。米甲MALKOWSKI从我部门提出的修改也补充道。它确保通过在稳定状态之间的平稳过渡。
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