Generating rules in selecting controller gains: a combined rough sets/fuzzy sets approach
Notice bibliographique
Résumé
The combined application of approximate time windows (ATW) and rough sets in deriving rules for tuning controllers is discussed. The approach is to build an approximate reasoning system based approximate measures of controller performance, namely, overshoot, rise time, and settling time. Overshoot is the biggest deviation of step response from a particular steady state after the step response has reached a tolerance band for the first time. Rise time r/sub t/ is the time when a step response reaches 90% of its steady-state value for the first time, and settling time s/sub t/ is measured relative to rise time (i.e. the clock for s/sub t/ is reset at t=r/sub t/). In this paper, the clocks used to measure durations required to achieve controller objectives are modeled as ATWs. An ATW partitions time relative to granules (clumps of similar timing measurements) such as early, ontime, late. An ATW determines the degree of membership of each observed duration in each of its temporal partitions. Based on observations of the degree of overshoot, rise time, and settling time during the operation of a control system, the architecture of an approximate time rough control system is established. The rough controller is guided by rules derived from a real-time decision-making system. The focus of this paper is a description of how rough control rules derived from a real-time decision system table have been used in fine-pointing for attitude control of a small satellite. The contribution of this paper is the application of rough sets, fuzzy sets and approximate time windows in the design of approximate time rough control systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».