Details

Title: Development of adaptive deep learning controller for PID process: магистерская диссертация: 09.04.01
Creators: Мохаммадбеиги Кхортаби Фарзин
Scientific adviser: Потехин Вячеслав Витальевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2017
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Обучающие машины; Алгоритмы; машинное обучение; самообучение; автоэнкодеры
UDC: 004.383:004.85(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: English
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-2593
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\44267

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

The deep learning approach to machine learning emphasizes high-capacity, scalable models that learn distributed representations of their input. This thesis addresses the use of deep learning algorithm to design the controller; to explore the feasibility of applying deep learning to control problems. The proposed controller for deep learning is designed by learning PID controller that is most commonly used in industry. The input/output of the PID controller are used as the learning data set for the deep learning network. SAE (Stacked Autoencoder) algorithm is used to design the deep learning controller. We develop an extension of sparse autoencoder by incorporating a stacking 2 autoencoders and softmax layer for hidden units.

Глубокий подход к обучению машинного обучения, подчеркивает высокую ёмкость, масштабируемость моделей, что учиться распределенных представлений об их вводе. Этот тезис рассматривается применение алгоритма самообучения для построения регулятора; изучить возможность применения самообучения для задач управления. Предлагаемый регулятор для самообучения рассчитан на изучение ПИД-регулятор, который наиболее часто используется в промышленности. Вход/выход ПИД-регулятора используются в качестве учебного набора данных для сетевого самообучения. Алгоритм САЕ (наборный Автоэнкодер) используется для разработки регулятор глубокого обучения. Мы разрабатываем расширение разреженный автоэнкодер путем включения штабелировать 2 автоэнкодера и слой softmax для скрытых единиц.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 0
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics