Finding a near-optimal neural-adaptive control solution without increasing the training time
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new robust modification for weight update laws in direct adaptive control using the Cerebellar Model Articulation Controller (CMAC) that will quickly find a near-optimal control. The method uses two sets of supervisory weights, identified using cost functionals as the best found so far in the training, to guide the online weight updates in a supervised leakage term. The first set compensates for nonlinearities along the desired trajectory, acting like a feedforward component. Once the error has been driven close to the origin, additional supervisory weights seek an optimal control that penalizes extra control effort and error about the origin, providing a near-optimal feedback component. The algorithm to identify these best-weights-so-far takes advantage of the local nature of the CMAC basis function domains i.e. local cost functionals correspond to a particular weight. A Lyapunov analysis guarantees uniformly ultimately bounded signals. Simulations with a flexible-joint arm, where the control needs to compensate for gravity and a sinusoidal external disturbance, show that the proposed method significantly outperforms both a CMAC with trained with leakage and a model-based LQR control, without increased control effort or training time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».