Adaptive control for stochastic nonlinear systems with time‐varying delays via multidimensional Taylor network
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
Abstract Control of stochastic nonlinear systems turns out to be notoriously difficult when stochastic uncertainties and time‐varying delays occur simultaneously. This article presents a tractable adaptive control scheme for the stochastic nonlinear system with time‐varying delays. To mitigate the effects of stochastic uncertainties, an adaptive embedded cubature Kalman filter is developed to realize the robust estimation of the state. Unlike the conventional cubature Kalman filter with fixed construction, a semi‐definite programming is designed to adjust the weights of cubature points dynamically. Such programming guarantees the positive definiteness of the error covariance matrix, which enhances the reliability of the filtering procedure. Based on more accurate state estimations, the multidimensional Taylor network (MTN) is utilized to evaluate the dynamic performance under time‐varying delays and approximate the optimal policy in the deterministic policy gradient framework. Adaptive tracking control with high computational efficiency is achieved due to the concise topological structure of MTN. The exponential convergence of the state estimation error and the semi‐globally uniform ultimate boundness of the tracking error are verified theoretically. The effectiveness of the proposed method is confirmed by a numerical simulation based on a practical electric industrial system.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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