УСТРОЙСТВО ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ, УСТРОЙСТВО УПРАВЛЕНИЯ, СПОСОБ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ И КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА

1. Устройство обучения модели, выполненное с возможностью обучения модели, которая показывает взаимосвязь между входной переменной v, вводимой в систему, и выходной переменной y, выводимой из системы, причем устройство обучения модели содержит:
часть хранения модели, выполненную с возможностью хранения модели, используемой для обучения нелинейного уравнения состояния прогнозировать выходную переменную y посредством использования входной переменной v; и
обучающую часть, выполненную с возможностью обучения уравнения состояния посредством использования модели и набора входных-выходных данных, включающего в себя несколько наборов данных входных переменных и данных выходных переменных по отношению к модели, при этом
модель представляет собой уравнение состояния, включающее в себя биективное отображение ψ, которое использует входную переменную v в качестве своего входа, и биективное отображение Ф, которое использует выходную переменную y в качестве своего входа.
2. Устройство обучения модели по п. 1,
при этом модель определяется выражением (1):
[Матем. 1]  (1)
где часть, находящаяся слева от знака равенства, представляет собой производную по времени n-мерного вектора, который указывает выходную переменную y, где n обозначает целое число; и
в части, находящейся справа от знака равенства,
входная переменная v представляет собой m-мерный вектор, где m обозначает целое число,
экзогенный вход d представляет собой p-мерный вектор, который указывает неконтролируемый вход, влияющий на изменение выходной переменной y, где p обозначает целое число,
отображение ψ представляет собой функцию, которая обеспечивает m-мерный вектор посредством использования входной переменной v и экзогенной переменной d в качестве своих входов,
отображение Ф представляет собой функцию, которая обеспечивает n-мерный вектор посредством использования выходной переменной y и экзогенной переменной d в качестве своих входов, и
функция A', функция B' и функция c' являются соответственно функциями, которые обеспечивают матрицу n×n, матрицу n×m и n-мерный вектор посредством использования экзогенного входа d в качестве своего входа.
3. Устройство обучения модели по п. 2,
при этом в выражении (1), когда отображение ψ определяется как внутренняя переменная u, а отображение Ф определяется как внутренняя переменная x, обучающая часть обучает уравнение состояния, определяемое выражением (2) - выражением (4):
[Матем. 2]  (2);
[Матем. 3]  (3); и
[Матем. 4]  (4).
4. Устройство обучения модели по п. 3,
при этом отображение ψ определяется выражением (5) - выражением (8):
[Матем. 5]  (5)
[Матем. 6]  (6)
[Матем. 7]  (7); и
[Матем. 8]  (8), и
причем отображение Ф определяется выражением (9) - выражением (12):
[Матем. 9]  (9);
[Матем. 10]  (10);
[Матем. 11]  (11); и
[Матем. 12]  (12)
ψ
ф
ψ
ф
ψ
ф
ψ
ф
где i обозначает номер слоя в многослойной нейронной сети; каждое из L и L обозначает количество слоев в многослойной нейронной сети; каждое из W и W обозначает вес, каждое из b и b обозначает смещение; и каждое из ψ и Ф является функцией активации и обозначает произвольное биективное отображение, которое обеспечивает выход идентичной размерности с размерностью своего входа.
5. Устройство обучения модели по любому из пп. 1-4,
при этом обучающая часть выполнена с возможностью:
обеспечения набора данных входных переменных в наборе входных-выходных данных и оценки выхода;
численного выражения степени соответствия полученного оценкой выхода с помощью набора данных выходных переменных в наборе входных-выходных данных; и
обновления параметра обучения модели согласно результату численного выражения, чтобы обучать уравнение состояния.
6. Устройство обучения модели по п. 3,
при этом обучающая часть обучает уравнение состояния, выражаемое выражением (13) - выражением (15), получаемыми дискретизацией выражения (2) - выражения (4) с временным шагом в дискретное время k:
[Матем. 13]  (13);
[Матем. 14]  (14);
[Матем. 15]   (15).
7. Устройство управления, выполненное с возможностью управления системой, содержащее:
устройство обучения модели по п. 6; и
часть определения, выполненную с возможностью определения целевого значения входной переменной v, соответствующего целевому значению выходной переменной y, посредством использования уравнения состояния, обученного обучающей частью, при этом
часть определения решает задачу оптимального управления, используя уравнение состояния, выраженное выражением (13) - выражением (15) и обученное обучающей частью.
8. Способ обучения модели для обучения модели, которая показывает взаимосвязь между входной переменной v, вводимой в систему, и выходной переменной y, выводимой из системы, причем способ обучения модели содержит:
процесс получения модели, используемой для обучения нелинейного уравнения состояния прогнозировать выходную переменную y посредством использования входной переменной v; и
процесс обучения уравнения состояния посредством использования модели и набора входных-выходных данных, включающего в себя несколько наборов данных входных переменных и данных выходных переменных по отношению к модели, при этом
модель представляет собой уравнение состояния, включающее в себя биективное отображение ψ, которое использует входную переменную v в качестве своего входа, и биективное отображение Ф, которое использует выходную переменную y в качестве своего входа.
9. Запоминающий носитель, хранящий компьютерную программу, которая побуждает устройство обработки информации выполнять обучение модели, которая показывает взаимосвязь между входной переменной v, вводимой в систему, и выходной переменной y, выводимой из системы,
причем компьютерная программа побуждает устройство обработки информации выполнять:
функцию получения модели, используемой для обучения нелинейного уравнения состояния прогнозировать выходную переменную y посредством использования входной переменной v; и
функцию обучения уравнения состояния посредством использования модели и набора входных-выходных данных, включающего в себя несколько наборов данных входных переменных и данных выходных переменных по отношению к модели, при этом
модель представляет собой уравнение состояния, включающее в себя биективное отображение ψ, которое использует входную переменную v в качестве своего входа, и биективное отображение Ф, которое использует выходную переменную y в качестве своего входа.