Sammanfattning Vi presenterar en strategi för att lära sig och formellt verifiera feedback lagar för datadrivna modeller av neurala nätverk. Neurala nätverk växer fram som kraftfulla och allmänna datadrivna representationer för funktioner. Detta har lett till ökad användning i datadrivna växtmodeller och representation av återkopplingslagar i kontrollsystem. Det är dock svårt att formellt kontrollera egenskaperna hos sådana återkopplingskontrollsystem. Den föreslagna inlärningsmetoden använder en avtagande horisont formulering som prover från de ursprungliga tillstånden och störningar för att genomdriva egenskaper som nåbarhet, säkerhet och stabilitet. Därefter använder vår verifieringsmetod en över-ungefärlig räckviddsanalys över systemet, som stöds av intervallanalys för feedforward neurala nätverk. Vi rapporterar lovande resultat som erhållits genom att tillämpa våra tekniker på flera utmanande icke-linjära dynamiska system.
På samma sätt utför REF verifiering för ett feedback-kontrollnätverk med hjälp av en avtagande horisont formulering som försöker genomdriva egenskaper som räckvidd, säkerhet och stabilitet.
Learning and Verification of Feedback Control Systems using Feedforward Neural Networks
{'venue': 'ADHS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}