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Neural networks in virtual reference tuning

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Neural networks in virtual reference tuning

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Esparza Peidro, A.; Sala, A.; Albertos Pérez, P. (2011). Neural networks in virtual reference tuning. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 24(6):983-995. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2011.04.003

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/67195

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Título: Neural networks in virtual reference tuning
Autor: Esparza Peidro, Alicia Sala, Antonio Albertos Pérez, Pedro
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica
Fecha difusión:
Resumen:
This paper discusses the application of the virtual reference tuning (VRT) techniques to tune neural controllers from batch inputoutput data, by particularising nonlinear VRT and suitably computing gradients backpropagating ...[+]
Palabras clave: Back propagation through time , Data-based controller tuning , Direct controller design , Model reference control , Neural networks , Virtual reference feedback tuning , Back-propagation through time , Controllers , Feedback
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Engineering Applications of Artificial Intelligence. (issn: 0952-1976 )
DOI: 10.1016/j.engappai.2011.04.003
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2011.04.003
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//GVPRE%2F2008%2F116/
info:eu-repo/grantAgreement/MICINN//DPI2011-27845-C02-01/ES/ESTIMACION, OPTIMIZACION Y CONTROL MULTIVARIABLE EN SISTEMAS MULTI-MODELO/
info:eu-repo/grantAgreement/MICINN//DPI2008-06731-C02-01/ES/IDENTIFICACION Y CONTROL DE SISTEMAS NO LINEALES Y LTV MEDIANTE MULTI-MODELOS TAKAGI-SUGENO Y POLINOMIALES/
Agradecimientos:
A. Esparza is grateful to the project GVPRE/2008/116 financed by Generalitat Valenciana. The authors are also grateful to the financial support of Grants dpi2008-06731-c02-01, dpi2011-27845-c02-01 (Spanish Government) and ...[+]
Tipo: Artículo

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