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Enregistrement W3116700554 · doi:10.1049/cth2.12073

Event‐triggered predictor‐based control of distributed parameter systems

2020· article· en· W3116700554 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Control Theory and Applications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks Stability and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Network packetController (irrigation)Event (particle physics)Computer scienceInterval (graph theory)Packet lossNetworked control systemExponential stabilityControl (management)Stability (learning theory)Linear matrix inequalityMathematicsMathematical optimizationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper deals with the point control problem for a class of distributed parameter systems with time varying delay induced by the network. To eliminate the effect of time delay, a predictor with the time‐varying gain is designed to predict the state based on the sampled data. Meanwhile, the prediction error vanishes exponentially with the desired decay rate. To lighten greatly network loads and effectively improve the utilisation of the resource, an event‐triggered communication scheme is proposed to determine the transmitting of necessary sampled data. Then, based on the point feedback controller, the exponential stability condition of the distributed parameter system with the event‐triggered scheme is derived in the framework of linear matrix inequality. Furthermore, the feedback gain is given in this paper by using the Lyapunov–Krasovskii method where a novel Lyapunov–Krasovskii functional is constructed. The event‐triggered time interval is presented to show the number of maximum allowable packet loss. Finally, an example of a food web model is given to illustrate the effectiveness of the obtained results.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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