The Study of Orthogonal Neural Network

직교함수 신경회로망에 대한 연구

In this paper we proposed the orthogonal neural network(ONN) to control and identify the unknown controlled system. The proposed ONN used the buffer layer in front of the hidden layer and the hidden layer used the sigmoid function and its derivative a derived RBF that is a derivative of the sigmoid function. In order to verify the property of the proposed, it is examined by simulation results of the Narendra model. Controlled system is composed of ONN and confirmed its usefulness through simulation and experimental results.

본 논문에서는 제어대상의 사전정보가 미지인 경우의 동정 및 제어를 위하여 직교함수 신경회로망을 제안한다. 제안하는 직교함수 신경회로망은 은닉층 앞에 버퍼층을 사용하고 은닉층에는 시그모이드 함수와 시그모이드 함수의 도함수로 유도한 RBF를 이용한 직교함수를 사용하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 Narendra 모델의 동정 시뮬레이션에 의해 동정능력을 검토하였다. 또한, 제어 시스템을 구성하고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 유용성을 확인하였다.