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Enregistrement W3194074345 · doi:10.1088/1402-4896/ac1fad

Fuzzy adaptive control technique for a new fractional-order supply chain system

2021· article· en· W3194074345 sur OpenAlexaff
Ziyi Liu, Hadi Jahanshahi, J. F. Gómez‐Aguilar, Guillermo Fernández‐Anaya, J. Tórres-Jiménez, Ayman A. Aly, Awad M. Aljuaid

Notice bibliographique

RevuePhysica Scripta · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesTaif University
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Computer scienceFuzzy logicSynchronization (alternating current)Lyapunov functionControl (management)Nonlinear systemPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current study presents a new fractional-order three-echelon supply chain model. The chaotic behaviour of the proposed model is demonstrated, and after its synchronization is studied. To this end, a new control technique is offered for the proposed fractional-order system. In the design of the controller, it is assumed that all parameters of the model are unknown. Hence, the proposed sliding mode controller is equipped with an adaptive mechanism, which estimates all unknown parameters of the controller. On the basis of the Lyapunov stability theorem and Barbalat’s lemma, the stability of the system is proven. In order to enhance the performance of the proposed controller and prevent the probable chattering phenomenon which could occur due to the discontinuous function in the sliding mode controller, a fuzzy controller is proposed along with the main controller. Not only is the offered controller robust against uncertainties, but also it is able to estimate parameters of the systems and avoids chattering in the system. Finally, the proposed controller’s excellent performance for synchronization of the fractional-order three-echelon supply chain system is demonstrated through numerical 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,257 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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