Improving the Performance of Process Controllers Using a New Clustered Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents first a newly developed clustered neural network, which incorporates self-organization capacity into the well-known common multilayer perceptron (MLP) architecture. With this addition, it is possible to reduce significantly overall memory degradation of the neuro-controller during on-line training. In the second part of the paper, this clustered multilayer perceptron (CMLP) network is applied and compared to the MLP through modeling and simulations of machining processes. Simulation results presented using machining data demonstrate that the CMLP possesses more powerful modeling capacity than the standard MLP, offers better adaptability to new operating conditions, and finally performs more reliably. During on-line training with machining data about 65% degradation of previously learned information can be observed in the MLP as opposed to only 11% for the CMLP. Finally, an adaptive control scheme intended for on-line optimization of the machining processes is presented. This scheme uses a feed forward CMLP inverse neuro-controller which learns off-line and on-line the relationships between process inputs and output under simulated perturbations (i.e., tool wear and non-homogeneous workpiece material properties). The first results using the CMLP inverse neuro-controller are promising
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle