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深度学习在控制领域的研究现状与展望
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:《自动化学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190, [2]青岛智能产业技术研究院,山东266000
  • 相关基金:国家自然科学基金(71232006;61233001;71402178)资助
中文摘要:

深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其潜力和优势.对于存在高维数据的控制系统,引入深度学习具有一定的意义.近年来,已有一些研究关注深度学习在控制领域的应用.本文介绍了深度学习在控制领域的研究方向和现状,包括控制目标识别、状态特征提取、系统参数辨识和控制策略计算.并对相关的深度控制以及自适应动态规划与平行控制的方法和思想进行了描述.总结了深度学习在控制领域研究中的主要作用和存在的问题,展望了未来值得研究的方向.

英文摘要:

Deep learning has shown great potential and advantage in feature extraction and model fitting. It is significant to use deep learning for control problems involving high dimension data. Currently, there have been some investigations focusing on deep learning in control. This paper is a review of related work including control object recognition, state feature extraction, system parameter identification and control strategy calculation. Besides, this paper describes the approaches and ideas of deep control, adaptive dynamic programming and parallel control related to deep learning in control. Also, this paper summarizes the main functions and existing problems of deep learning in control, presents some prospects of future work.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550