سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

انتقال یادگیری از شبکه های عصبی کانولوشنال مبتنی بر رویکرد نوین تنظیم جزیی تکاملی برای طبقه بندی اصوات محیطی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشگاه علم و صنعت ایران
چکیده
مسئله کمبود نمونه های آموزش یکی از چالش های اصلی در به کارگیری شبکه های عصبی کانولوشنال عمیق[1] برای طبقه بندی اصوات محیطی[2] است. یکی از رویکرد های مورد توجه برای مواجه با چالش مذکور، انتقال یادگیری[3] است که در آن مدلی از پیش آموزش دیده به روی دادگانی با ابعاد بزرگ[4]، به کابرد هدف با اعمال تنظیمات جزیی[5] تطبیق داده می شود. در این پژوهش، ما نشان می دهیم که در هر لایه همه نورون/کرنل ها تأثیر یکسانی در تشخیص نمونه های کلاس های مختلف ندارند، بلکه به ازای هر کلاس زیرگروهی خاص نقش اصلی و حیاتی را در طبقه بندی بازی می کند. از این رو و با توجه به وجود شباهت های زیاد بین برخی ازکلاس های مبدأ و هدف، پیشنهاد می کنیم که تمرکز تنظیمات جزیی در هر لایه تنها معطوف به زیرگروهی از نورون/کرنل ها شود که به شدت نیازمند تغییرات هستند و مسئول اصلی خطا در طبقه بندی نمونه های ورودی هستند، و باقی دست نخورده رها شوند. برای شناسایی زیرگروه های مذکور، یک مسئله یادگیری تو در تو طرح می کنیم و یک رویکرد تکاملی مؤثر برای حل آن پیشنهاد می کنیم. ارزیابی روش پیشنهادی بیانگر بهبود مطلق به اندازه 1.9% و 2.3% در دقت طبقه بندی[6] به ترتیب به روی دادگان های ESC-50 و DCASE-17 نسبت به روش مرسوم انتقال یادگیری است؛ بهبودی که بدون اضافه کردن داده جدید و تنها با بهره برداری مؤثرتر از دانش موجود در شبکه از پیش آموزش دیده بدست آمده است. همچنین، افزایش زمان آموزش به ازای روش تکاملی پیشنهادی کم و در حدود یک سوم زمان لازم برای آموزش شبکه از ابتدا[7]  برآورد شده است.
کلیدواژه‌ها

1. S. H. Li, J. Yang, W.-H. chen, Disturbance observer-based control,CRC Press, 2014.
2. ب. م. م. مجتبی، ” تحلیل نیروهای تعمیم یافته فضای مفاصل و شبیه سازی حرکت پاها در ربات انسان نما با استفاده از معادلات لاگرانژ،
. کنگره ملی سالانه اید ههای نوین پژوهشی در علوم مهندسی و تکنولوژی، “ 1397
3. S. Mobayen, S. Mostafavi and A. Fekih, "Non-singular fast terminal sliding mode control with
disturbance observer for underactuated robotic manipulators," IEEE Access, vol. 8, pp. 198067-
198077, 2020.
4. X. Liu and D. Liu, "Composite control of nonlinear robotic system with exogenous disturbance,"
IEEE Access, vol. 7, pp. 19564–19571, 2019.
5. W. -H. Chen, D. J. Ballance, P. J. Gawthrop and J. O’Reilly, "A nonlinear disturbance observer for
robotic manipulators," IEEE Trans. Ind. Electron, vol. 47, no. 4, pp. 932–938, 2000.
6. C. Veil, D. Müller, O. Sawodny, "Nonlinear disturbance observers for robotic continuum
manipulators, " Mechatronics, vol. 78, Article ID 102518, 2021.
7. B. Brahmi, M. Driscoll, I. K. El Bojairami, M. Saad and A. Brahmi, "Novel adaptive impedance
control for exoskeleton robot for rehabilitation using a nonlinear time-delay disturbance observer,
" ISA Transactions, vol. 108, pp. 381–392, 2021.
8. Y. Mahgoub and A. El-Badawy, "A nonlinear disturbance observer-based control of a structural
dynamic model of a twin-tailed fighter aircraft, " Nonlinear Dyn,vol. 108,pp. 315–328 ,2022.
9. E. Kim, "A fuzzy disturbance observer and its application to control, " IEEE Trans. Fuzzy Syst.,
vol. 10, no. 1, pp. 77–84, 2002.
10. E. Sariyildiz, H. Sekiguchi, T. Nozaki, B. Ugurlu, and K. Ohnishi, "A stability analysis for the
acceleration-based robust position control of robot manipulators via disturbance observer, " IEEE/
Asme Trans. Mechatronics, vol. 23, no. 5, pp. 2369–2378, 2018.
11. W. Won and K. S. Lee, "Nonlinear observer with adaptive grid allocation for a fixed-bed adsorption
process,” Comput. Chem. Eng, vol. 46, pp. 69–77, 2012.
12. Y. Pi and X. Wang, "Observer-based cascade control of a 6-DOF parallel hydraulic manipulator in
joint space coordinate,” Mechatronics, vol. 20, no. 6, pp. 648–655, 2010.
13. H. Fallah Ghavidel and A. A. Kalat, "Observer-based robust composite adaptive fuzzy control by
uncertainty estimation for a class of nonlinear systems, " Neurocomputing, vol. 230, pp. 100–109,
2017.
14. W. He, H. Huang and S. S. Ge, "Adaptive neural network control of a robotic manipulator with
time-varying output constraints,” IEEE Trans. Cybern, vol. 47, no. 10, pp. 3136–3147, 2017.
15. H. Zhang, X. Wei, H. R. Karimi, and J. Han, "Anti-disturbance control based on disturbance
observer for nonlinear systems with bounded disturbances,” J. Franklin Inst, vol. 355, no. 12, pp.
4916–4930, 2018.
16. Z. J. Yang, Y. Fukushima, and P. Qin, "Decentralized adaptive robust control of robot manipulators,
" vol. 20, no. 6, pp. 181–186, 2018.
17. H. Zhang, X. Wei, L. Zhang and M. Tang, "Disturbance rejection for nonlinear systems with
mismatched disturbances based on disturbance observer,” J. Franklin Inst, vol. 354, no. 11, pp.
4404–4424, 2017.
18. J. Y. Lau, W. Liang and K. K. Tan, "Adaptive sliding mode enhanced disturbance observer-based
control of surgical device, " ISA Trans,vol.90,pp.178–188, 2019.
19. M. Van, "An enhanced tracking control of marine surface vessels based on adaptive integral sliding
mode control and disturbance observer, " ISA Trans,vol.90,pp.30–40, 2019
20. E. Sariyildiz and K. Ohnishi, "Bandwidth constraints of disturbance observer in the presence of real
parametric uncertainties, " Eur. J. Control, vol. 19, no. 3, pp. 199–205, 2013.
21. K. S. Eom, I. H. Suh and W. K. Chung, "Disturbance observer based path tracking control of robot
manipulator considering torque saturation, " Mechatronics, vol. 11, no. 3, pp. 325–343, 2001.
22. C. Jing, H. Xu, and X. Niu, "Adaptive sliding mode disturbance rejection control with prescribed
performance for robotic manipulators, " ISA Trans, vol. 91, pp. 41–51, 2019.
23. W.-H. Chen, "Disturbance observer based control for nonlinear systems, " IEEE/Asme Trans.
Mechatronics, vol. 9, no. 4, pp. 706–710, 2004.
24. N. Masud, C. Smith and M. Isaksson, "Disturbance observer based dynamic load torque
compensator for assistive exoskeletons, " Mechatronics, vol. 54, pp. 78–93, 2018.
25. X. S. Chen, J. Yang, S. H. Li, and Q. Li, "Disturbance observer based multi-variable control of ball
mill grinding circuits, " J. Process Control, vol. 19, no. 7, pp. 1205–1213, 2009.
26. A. Vahidi-Moghaddam, A. Rajaei and M. Ayati, "Disturbance-observer-based fuzzy terminal
sliding mode control for MIMO uncertain nonlinear systems, " Appl. Math. Model, vol. 70, pp.
109–127, 2019.
27. S. Li, H. Wang, A. Aitouche and N. Christov, "Sliding mode observer design for fault and
disturbance estimation using Takagi–Sugeno model, " Eur. J. Control, vol. 44, pp. 114–122, 2018.
28. A. Ibrahim, "Optimal design of super twisting control with PSO algorithm for robotic manipulator,
" no. 9, pp. 1–15, 2018.
29. M. Khamar and M. Edrisi, "Designing a backstepping sliding mode controller for an assistant
human knee exoskeleton based on nonlinear disturbance observer, " Mechatronics, vol. 54, pp. 121–
132, 2018.
30. A. Otsuka and F. Nagata, "Application of genetic algorithms to fine-Gain tuning of improved the
resolved acceleration controller, " Procedia - Procedia Comput. Sci, vol. 22, pp. 50–59, 2013.
31. V. S. Jr, "Dynamic model of a two-link robot manipulator with fuzzy uncertain parameters, " vol.
6, pp. 986–992, 2014.

  • تاریخ دریافت 22 تیر 1404
  • تاریخ اولین انتشار 22 تیر 1404
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1402