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Enregistrement W4380606948 · doi:10.1109/tfuzz.2023.3285649

Adaptive Fuzzy Prescribed Performance Output-Feedback Cooperative Control for Uncertain Nonlinear Multiagent Systems

2023· article· en· W4380606948 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

RevueIEEE Transactions on Fuzzy Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)Fuzzy logicComputer scienceController (irrigation)Multi-agent systemSettling timeFuzzy control systemNonlinear systemTracking errorAdaptive controlScheme (mathematics)Boundary (topology)Tracking (education)Control (management)MathematicsControl engineeringArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article considers the prescribed performance output-feedback cooperative control of multiagent systems with nonparametric uncertainties. Scale and performance functions are proposed to construct a barrier function, based on which the adaptive prescribed performance control scheme is developed. Therein, the fuzzy observers are employed to estimate the unavailable states. The proposed scheme has the following characteristics: first, the tracking errors are always limited to a specified boundary. Second, the tracking error converges to a specified accuracy within a given time, and the settling time and tracking accuracy are determined only by the user and no longer depend on the initial conditions. Third, the distributed fuzzy controller design uses only the output information from agent and its neighbor. The effectiveness and practicality of the proposed method are demonstrated by two simulation examples.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,217 · 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