A self-organizing multi-model ensemble for identification of nonlinear time-varying dynamics of aerial vehicles
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Notice bibliographique
Résumé
This article presents a novel identification approach which can deal with nonlinear and time-varying characteristics of complex dynamic systems, especially an aerial vehicle in the entire flight envelope. A set of local sub-models are first developed at different operating points of the system, and subsequently a self-organizing multi-model ensemble is introduced to aggregate the outputs of the local models as a single model. The number of employed local models in the proposed multi-model ensemble is optimized using a novel self-organizing approach. Also, wavelet neural networks, which combine both the universal approximation property of neural networks and the wavelet decomposition capability, are used as the local models of the proposed method. In addition, a generalized online sequential extreme learning machine is adopted in the introduced approach to determine the optimal validity function of the local models at each time step. Finally, the introduced self-organizing multi-model ensemble is applied to the NASA Generic Transport Model as a complex nonlinear system to demonstrate the effectiveness of the proposed identification approach. Furthermore, the results obtained from the conventional artificial neural networks are carefully compared with those from the wavelet neural networks, which are employed as the local models of the introduced multi-model ensemble. The simulation results suggest that the introduced wavelet neural network–based self-organizing multi-model ensemble can be used satisfactorily as the prediction model of model-based control systems for long prediction horizons.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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