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时间:2018-07-06
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1、基于机器学习的网络稳定控制器设计与实现摘要:由于网络数据多元化以及网络非法入侵的干扰,当前设计出的网络稳定控制器往往响应时间过长,提出基于机器学习的网络稳定控制器设计方法。设计的控制器主要由开发板、控制电路和机器学习模块组成。机器学习模块利用特定的学习方式对网络被控对象进行监督,监督结果将被传送到控制电路进行多种学习行为的�拟控制。开发板对虚拟控制结果进行接收,筛选出对网络被控对象的最优控制策略。机器学习模块对最优控制策略进行评价后,向网络被控对象实施稳定控制。实验结论证明,所设计的控制器可在维持对网络有效控制的同时,获取优异响应时间,响应能力较强,可较好地对设计目标进行实现。
2、中国8/vie 关键词:机器学习;网络稳定控制器;设计方法;虚拟控制 中图分类号:TN711?34;TP273.1文献标识码:A:1004?373X(2017)08?0053?04 Designandimplementationofachinelearning ZHANGTietou1,TANYingjun1,LICuixia2 (1.DepartmentofInformationEngineering,HenanPolytechnic,Zhengzhou450046,China; 2.SchoolofSofteofthecurrently?designedetho
3、dofachinelearningisputforainlyposedofdevelopmentboard,controlcircuitandmachinelearningmodule.Machinelearningmoduleusingthespecificlearningittedtothecontrolcircuitforvirtualcontrolofavarietyoflearningbehaviors.Thedevelopmentboardreceivesthevirtualcontrolresults,andscreensoutanoptimalcontrolst
4、rategyoftheachinelearningmodulecarriesoutstablecontroltothealcontrolstrategy.Theexperimentalconclusionsshoeaintainingeffectivecontroltotheachinelearning;ethod;virtualcontrol 0引言 机器学习是一项交织了统计概率学、凹凸检验、逼近理论等技术的人工智能项目,现被极其广泛地应用在分析与控制工作中,是人工智能的核心。网络是当今社会最为重要的信息传递媒介,也是辅助各行各业进行设计、分析、识别等工作的工具[1?3]
5、。网络的稳定是实现上述工作的基础保障,将机器学习应用于网络稳定控制器的设计中,通过实践学习方式在维持稳定控制器对网络有效控制的同时,降低控制器的响应时间,这也是科研组织当前研究的新型科研项目[4?6]。 1基于机器学习的网络稳定控制器设计 1.1控制器整体设计 基于机器学习的网络稳定控制器主要由开发板、控制电路和机器学习模块组成,还包括各种功能模块,如传感器模块、计算机控制模块、存储模块和传输模块。其中,开发板、控制电路是控制器的硬件端,机器学习模块是控制器的实现端。 整个控制器以实现端为核心,融合硬件端进行辅助控制,实现缩减控制器响应时间的设计目标。图1为控制器整体设
6、计图。 由图1可知,机器学习模块直接与网络被控对象相接触,利用特定的学习方式对网络被控对象进行监督,传感器模块的作用是感应网络被控对象的各项参数,并将有用参数进行模/数转换,以供机器学习模块使用。 1.2控制电路设计 基于机器学习的网络稳定控制器的控制电路是一个自适应线性电路,能够较为有效地避免控制器产生低频率的震荡效应,对控制器响应时间缩减的目标有着过渡作用,其电路设计如图2所示。
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