STABLE NEURAL CONTROL TECHNIQUES APPLIED TO THE CART-POLE SYSTEM

机译：适用于购物车系统的稳定神经控制技术

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In this paper we make a dual stability analysis of neural controlled systems both by building Lyapunov functions and by using the I-O based criteria . Simulation results are presented for the cart-pole system demonstrating the effectiveness of both approaches and its reciprocal relation when facing neural-based control systems. The conceptual simplicity of the geometric interpretation of stability through I-O conditions becomes evident in contrast to the Lyapunov function approach.

机译：在本文中，我们通过建立Lyapunov函数并使用基于I-O的准则对神经控制系统进行了双重稳定性分析。提出了针对磁极系统的仿真结果，展示了两种方法的有效性及其在面对基于神经的控制系统时的相互关系。与Lyapunov函数方法相比，通过I-O条件进行稳定性的几何解释的概念简单性变得显而易见。

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来源
《Artificial Intelligence and Applications》|2002年|p.555-560|共6页
会议地点
作者
Fernandez de Canete; J.; Garcia-Moral; I.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
neural networks; input-output stability; lyapunov stability; neurocontrol;

机译：神经网络;投入产出稳定性lyapunov稳定性;神经控制;

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