Stable Rough Extreme Learning Machines for the Identification of Uncertain Continuous-Time Nonlinear Systems
Publish Year: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 135
This Paper With 20 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_COAM-4-1_006
تاریخ نمایه سازی: 30 بهمن 1401
Abstract:
Rough extreme learning machines (RELMs) are rough-neural networks with one hidden layer where the parameters between the inputs and hidden neurons are arbitrarily chosen and never updated. In this paper, we propose RELMs with a stable online learning algorithm for the identification of continuous-time nonlinear systems in the presence of noises and uncertainties, and we prove the global asymptotically convergence of the proposed learning algorithm using the Lyapunov stability theory. Then, we use the proposed methodology to identify the chaotic systems of Duffing's oscillator and Lorentz system. Simulation results show the efficiency of the proposed model.
Keywords:
System identification , Extreme learning machine , Rough-neural network , Rough extreme learning machine , Lyapunov stability theory
Authors
Ghasem Ahmadi
Payame Noor University (PNU), Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :