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Enregistrement W4400877880 · doi:10.1109/tmech.2024.3425325

A Novel Variable-Parameter Variable-Activation-Function Finite-Time Neural Network for Solving Joint-Angle Drift Issues of Redundant-Robot Manipulators

2024· article· en· W4400877880 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/ASME Transactions on Mechatronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIterative Learning Control Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVariable (mathematics)Artificial neural networkControl theory (sociology)RobotFunction (biology)Computer scienceJoint (building)Activation functionMathematicsArtificial intelligenceEngineeringControl (management)Mathematical analysisStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a novel variable-parameter variable-activation-function finite-time neural network (VPA-FTNN) to deal with joint-angle drift issues of redundant-robotic arms. Different from most existing recurrent neural networks, VPA-FTNN establishes an error-based finite-time-convergence neural dynamics equation with variable-parameter and variable-activation-functions features so that it can effectively deal with the joint-angle drift of redundant-robotic arms with higher convergence speed and accuracy. It should be noted that VPA-FTNN can achieve finite-time convergence without relying on special activation functions. In order to verify the advantages of the proposed VPA-FTNN, it is compared with the varying-parameter convergent-differential neural network and traditional Zhang neural network when dealing with the joint-angle drift. Simulation and physical experiment results demonstrate the effectiveness and practicality of the proposed VPA-FTNN in solving the redundant robot joint-angle drift problem.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,229
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