Comments on “An intelligent CMAC-PD torque controller with anti-over-learning scheme for electric load simulator”
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 points out problems in a paper which appears in the Transactions of the Institute of Measurement and Control entitled “An intelligent CMAC-PD torque controller with anti-over-learning scheme for electric load simulator” by Bo Yang, Huatao Han and Ran Bao (Vol. 39, No. 2, pp.192–200, 2016). Their proposed neural-network weight update makes no intuitive sense: it introduces a term that keeps the output of the neural network close to its input. Here, a standard linear analysis shows that their proposed update applied to adaptive parameters will result in a large steady-state error in general; however for their machine a low steady state error results only because the ideal numerical value of the control signal in Volts happens to be close to the numerical value of the desired input signal in Newton-meters. Furthermore, the authors claim their weight update prevents overlearning, but do not conduct a Lyapunov analysis or even graph a measure of their weights in the results section. This paper shows that a standard Lyapunov analysis (which establishes uniformly ultimately bounded signals for traditional robust update modifications like leakage) fails to reveal a bound on signals for the proposed method. Moreover, simulations demonstrate weight growth that continues at a linear rate during a long simulation when using the proposed method.
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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