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Enregistrement W4392761079 · doi:10.1002/acs.3787

Supervisory adaptive control revisited: Linear‐like convolution bounds and tolerance of slow time‐variations

2024· article· en· W4392761079 sur OpenAlexafffund
Craig J. Lalumiere, Daniel E. Miller

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adaptive Control and Signal Processing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRobustness (evolution)Control theory (sociology)Adaptive controlBounded functionMathematicsExponential functionExponential stabilityConvolution (computer science)Computer scienceNonlinear systemControl (management)Mathematical analysisArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Supervisory control has been shown to be a very effective approach to adaptive control which ensures step‐tracking, exponential stability, and a degree of robustness to unmodeled dynamics. Here we apply the technique to the classical ‐step‐ahead adaptive control problem: we not only prove exponential stability and tracking of a general bounded reference signal, but also a never‐before‐seen linear‐like convolution bound on the effect of the noise/disturbance. This latter property is then leveraged to not only prove robustness to a degree of unmodeled dynamics, but also to a never‐before‐seen tolerance to a degree of nonlinearities and to slow (on average) plant parameter variations.

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 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 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 enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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