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논문 기본 정보

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저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제6호
발행연도
2005.12
수록면
720 - 729 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2005

확장 칼만 필터 학습 방법 기반 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 비선형 시스템의 간접 적응 제어
김경주 ,  최윤호 ,  박진배 한국지능시스템학회 논문지 2005.12 학술저널

2004

확장 칼만 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망 기반 간접 적응 제어기 설계
김경주 ,  오준섭 ,  최윤호 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2004.11 학술대회자료
확장 칼만 필터를 이용한 웨이블릿 신경 회로망의 학습 방법에 관한 연구
김경주 ,  최윤호 ,  박진배 대한전기학회 학술대회 논문집 2004.07 학술대회자료

2003

유전 알고리듬 기반 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 혼돈 시스템의 간접 적응 제어
김경주 ,  최종태 ,  최윤호 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2003.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 마지의 비선형 시스템을 제어하기 위해 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 간접 적응 제어기를 설계한다. 제안된 간접 적응 제어기는 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 동정 모델과 제어기로 구성된다. 여기서 동정 모델과 제어기에 사용되는 웨이블릿 신경 회로망은 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 포함하는 웨이블릿의 특성을 가지고 있기 때문에 다층구조 신경회로망과 방사 기저 함수 신경회로망에 보다 더 빠른 수렴특성을 보인다. 웨이블릿 신경 회로망의 학습방법은 경사 하강법, 유전알고리듬, DNA 기법등 여러 가지가 있으나, 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 기반으로 한 학습 방법을 제안한다. 확장 칼만 필터 학습 방법은 계산이 복잡하기는 하지만 학습되어 갱신되는 파라미터의 이전 데이터 정보를 이용하는 특성 때문에 매우 빠른 수렴 특성을 보인다. 본 논문에서는 Duffing 시스템과 1축 머니퓰레이터에 대한 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 확장 칼만 필터 학습 방법을 이용한 간접 적응 제어기가 일반적인 경사 하강법을 이용한 경우보다 우수함을 보인다.
#Wavelet Neural Network #Extended Kalman Filter #Indirect Adaptive Control #Nonlinear System

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 웨이블릿 신경 회로망
3. 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 간접 적응 제어기 설계
4. 모의 실험 및 결과 고찰
5. 결론
참고문헌
저자소개

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[학술지(정기간행물)] - / 1991. / Applied Nonlinear Control applied (nlinear control) google schola [학술지(정기간행물)] - / 2003.06 / Identification and Control of Continuous-Time Nonlinear Systems via Dynamic Neural Networks 50 (3) google schola [학술지(정기간행물)] - / 1998.10 / Artificial Intelligence Approaches to Model-based Control : 41 ~ 46 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1986. / Learning Internal Representation by Error Propagation Experiments in the Microstructure of Cognition 1 : 318 ~ 362 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1990.09 / Networks for Approximation and Learning 78 (. 9) : 1481 ~ 1497 google schola

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