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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Neural Model Extraction for Model-Based Control of a Neural Network Forward Model

http://hdl.handle.net/10228/00008683
http://hdl.handle.net/10228/00008683
d7fcccb7-8a56-4f6d-aa34-a9a7a886183a
名前 / ファイル ライセンス アクション
neuro_17.pdf neuro_17.pdf (869.6 kB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2022-01-24
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Neural Model Extraction for Model-Based Control of a Neural Network Forward Model
言語 en
言語
言語 eng
著者 池本, 周平

× 池本, 周平

WEKO 30354
e-Rad_Researcher 00588353
Scopus著者ID 23389263700
九工大研究者情報 100001226

en Ikemoto, Shuhei

ja 池本, 周平

ja-Kana イケモト, シュウヘイ


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Takahara, Kazuma

× Takahara, Kazuma

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Kumi, Taiki

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Hosoda, Koh

× Hosoda, Koh

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Neural networks have been widely used to model nonlinear systems that are difficult to formulate. Thus far, because neural networks are a radically different approach to mathematical modeling, control theory has not been applied to them, even if they approximate the nonlinear state equation of a control object. In this research, we propose a new approach—i.e., neural model extraction, that enables model-based control for a feed-forward neural network trained for a nonlinear state equation. Specifically, we propose a method for extracting the linear state equations that are equivalent to the neural network corresponding to given input vectors. We conducted simple simulations of a two degrees-of-freedom planar manipulator to verify how the proposed method enables model-based control on neural network forward models. Through simulations, where different settings of the manipulator’s state observation are assumed, we successfully confirm the validity of the proposed method.
言語 en
書誌情報 en : SN Computer Science

巻 2, p. 54-1-54-14, 発行日 2021-01-23
出版社
出版者 Springer
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1007/s42979-021-00456-4
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 501
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2661-8907
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Singapore Pte Ltd. part of Springer Nature 2021
キーワード
主題Scheme Other
主題 Neural network
キーワード
主題Scheme Other
主題 Model based control
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001226_ja.html
論文ID(連携)
値 10362487
連携ID
値 8615
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Ver.1 2023-05-15 13:07:05.601169
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