Extreme-learning-machine-based FNTSM control strategy for electronic throttle
A novel extreme-learning-machine-based robust control scheme for automotive electronic throttle systems with uncertain dynamics is presented in this paper. It is shown that the well-known extreme learning machine (ELM) is used to estimate the upper bound of the lumped uncertainty while a fast nonsin...
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Veröffentlicht in: | Neural computing & applications 2020-09, Vol.32 (18), p.14507-14518 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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