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Controllo dell'assetto di un veicolo sottomarino autonomo utilizzando una rete neurale in algebra quaternionica

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6.2 Allenamento della rete neurale HMLP Il modo di operare che verrà descritto fa riferimento alla procedura di allenamento di una rete neurale quaternionica illustrata nel capitolo precedente. ξ Pesi e bias della rete sono inizializzati in maniera casuale. ξ Tramite le relazioni (5.5) e (5.6) vengono generate otto traiettorie differenti per orientamento e velocità angolare a partire da altrettanti angoli iniziali e assi di rotazione. ξ I punti di queste traiettorie sono utilizzati come ingressi della rete neurale HMLP. ξ L’azione di controllo globale (5.12) è stata applicata per T = 10s in corrispondenza di ogni traiettoria. ξ Ad intervalli di tempo stabiliti ( ∋T = 0.1s) sono stati effettuati dieci cicli di apprendimento utilizzando il vettore di controllo relativo all’assetto dato dalla (5.2) per il calcolo dell’errore nell’algoritmo di backpropagation. ξ Per gli ultimi campioni della singola traiettoria, quindi in prossimità di T = 10s, se l’errore prefissato (pari in questo caso a 0.07) non si è raggiunto, si aumentano i cicli di apprendimento fino ad ottenere un valore per l’errore minore o uguale di 0.07. Nel caso in esame il numero di cicli negli intervalli di tempo finali è arrivato ad un massimo di 300. Attraverso il metodo del trial and error si è stabilito un numero di neuroni nello strato nascosto pari a due, quindi complessivamente la rete neurale utilizzata può essere rappresentata nel seguente modo:

Anteprima della Tesi di Daniele Caligiore

Anteprima della tesi: Controllo dell'assetto di un veicolo sottomarino autonomo utilizzando una rete neurale in algebra quaternionica, Pagina 1

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Daniele Caligiore Contatta »

Composta da 112 pagine.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.