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Deep Neural Controller: a Neural Network for Model-free Predictive Control and its Application to Viscosity Control in Chemical Process

机译：深度神经控制器：无模型预测控制的神经网络及其在化学过程中的粘度控制中的应用

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This' paper suggests Deep Neural Controller (DNC), a network architecture for sequential decision making based on high order Markovian state-space model. DNC is composed of two components, one for modeling system dynamics and another for constructing decision making policy. In this architecture, deriving control policy is conducted by training DNC network. We first employ a deep neural network to model the dynamic behavior of a complex dynamic system that has high-order Markovian property By integrating the complex neural state-space model with controller network, we can solve high-order Markovian, non-convex control problem with neural network. As a particular example, we employ the suggested method that controls viscosity level in a chemical process.

机译：本文提出了深度神经控制器（DNC），这是一种基于高阶马尔可夫状态空间模型进行顺序决策的网络体系结构。 DNC由两个组件组成，一个组件用于对系统动力学进行建模，另一个组件用于构建决策策略。在这种体系结构中，通过训练DNC网络来执行派生控制策略。首先，我们采用深度神经网络对具有高阶马尔可夫性质的复杂动态系统的动力学行为进行建模。通过将复杂的神经状态空间模型与控制器网络集成，可以解决高阶马尔可夫非凸控制问题与神经网络。作为一个特定的例子，我们采用建议的方法来控制化学过程中的粘度水平。

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来源
《International workshop on structural health monitoring》|2017年|985-992|共8页
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作者
JUNYOUNG PARK; HYO-WON SUH; JINKYOO PARK;
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