Ersü, Enis ; Tolle, Henning (2023)
A New Concept for Learning Control Inspired by Brain Theory.
In: IFAC Proceedings Volumes, 1984, 17 (2)
doi: 10.26083/tuprints-00023398
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion
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Kurzbeschreibung (Abstract)
The paper explains an unconventional learning control method based on assumptions in the literature about human problem solving and information storage in neuronal networks. The on-line learning comprises two stages: The dynamic input-output behaviour of the process to be controlled is stored stepwise in a neuron-like manner into an associative memory as a predictive process model, the control strategy planned via this model by optimization of a goal oriented performance index is then trained in the same way into a second associative memory. As a general mapping the learned behaviour is in both cases in general nonlinear, and by this such a control design is especially suited for strongly nonlinear processes. Simulations demonstrate the applicability of the new control concept.
| Typ des Eintrags: | Artikel |
|---|---|
| Erschienen: | 2023 |
| Autor(en): | Ersü, Enis ; Tolle, Henning |
| Art des Eintrags: | Zweitveröffentlichung |
| Titel: | A New Concept for Learning Control Inspired by Brain Theory |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 2023 |
| Ort: | Darmstadt |
| Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: | 1984 |
| Verlag: | IFAC - International Federation of Automatic Control |
| Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | IFAC Proceedings Volumes |
| Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 17 |
| (Heft-)Nummer: | 2 |
| DOI: | 10.26083/tuprints-00023398 |
| URL / URN: | https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/23398 |
| Zugehörige Links: | |
| Herkunft: | Zweitveröffentlichungsservice |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | The paper explains an unconventional learning control method based on assumptions in the literature about human problem solving and information storage in neuronal networks. The on-line learning comprises two stages: The dynamic input-output behaviour of the process to be controlled is stored stepwise in a neuron-like manner into an associative memory as a predictive process model, the control strategy planned via this model by optimization of a goal oriented performance index is then trained in the same way into a second associative memory. As a general mapping the learned behaviour is in both cases in general nonlinear, and by this such a control design is especially suited for strongly nonlinear processes. Simulations demonstrate the applicability of the new control concept. |
| Freie Schlagworte: | Associative memory systems, adaptive control, artificial intelligence, biocyberaetics, brain models, learning systems, neuronal networks, nonlinear control |
| Status: | Verlagsversion |
| URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-233980 |
| Zusätzliche Informationen: | Zugl. Konferenzveröffentlichung: 9th IFAC World Congress: A Bridge Between Control Science and Technology, 02.-06.07.1984, Budapest, Hungary |
| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Intelligente Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 28 Apr 2023 08:26 |
| Letzte Änderung: | 03 Mai 2023 10:43 |
| PPN: | |
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
- A New Concept for Learning Control Inspired by Brain Theory. (deposited 28 Apr 2023 08:26) [Gegenwärtig angezeigt]
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