Stable Rough Extreme Learning Machines for the Identification of Uncertain Continuous-Time Nonlinear Systems
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 140
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_COAM-4-1_006
تاریخ نمایه سازی: 30 بهمن 1401
چکیده مقاله:
Rough extreme learning machines (RELMs) are rough-neural networks with one hidden layer where the parameters between the inputs and hidden neurons are arbitrarily chosen and never updated. In this paper, we propose RELMs with a stable online learning algorithm for the identification of continuous-time nonlinear systems in the presence of noises and uncertainties, and we prove the global asymptotically convergence of the proposed learning algorithm using the Lyapunov stability theory. Then, we use the proposed methodology to identify the chaotic systems of Duffing's oscillator and Lorentz system. Simulation results show the efficiency of the proposed model.
کلیدواژه ها:
System identification ، Extreme learning machine ، Rough-neural network ، Rough extreme learning machine ، Lyapunov stability theory
نویسندگان
Ghasem Ahmadi
Payame Noor University (PNU), Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :