Nonlinear model-predictive control based on quasi-ARX radial-basis function-neural-network
A nonlinear model-predictive control (NMPC) is demonstrated for nonlinear systems using an improved fuzzy switching law. The proposed moving average filter fuzzy switching law (MAFFSL) is composed of a quasi-ARX radial basis function neural network (RBFNN) prediction model and a fuzzy switching law....
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Sutrisno, Imam, Abu Jami’in, Mohammad, Hu, Jinglu, Marhaban, Mohammad Hamiruce, Mariun, Norman |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
منشور في: |
IEEE
2014
|
الوصول للمادة أونلاين: | http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/41489/ |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
An adaptive predictive control based on a quasi-ARX neural network model
بواسطة: Abu Jami’in, Mohammad, وآخرون
منشور في: (2014) -
A self-organizing quasi-linear ARX RBFN model for nonlinear dynamical systems identification
بواسطة: Sutrisno, Imam, وآخرون
منشور في: (2016) -
Logic Programming In Radial Basis
Function Neural Networks
بواسطة: Hamadneh, Nawaf
منشور في: (2013) -
An active learning approach for radial basis function neural networks
بواسطة: Abdullah, S. S., وآخرون
منشور في: (2006) -
Face detection using radial basis function neural networks
بواسطة: Abdullah, Shahrum Shah, وآخرون
منشور في: (2008)