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搜索结果: 1-6 共查到计算机科学技术 CMAC相关记录6条 . 查询时间(0.062 秒)
提出了一种改进的模糊CMAC神经网络(IFCMAC),该神经网络是在经典的FCMAC神经网络的模糊后相连层和输出层之间引入了输入矢量的线性加权和来补偿逼近的误差,所以它的逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点,在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为IFCMAC神经网络的输入,实验结果表明其具有较...
基于FPGA的CMAC-PID控制器的研究     CMAC  FPGA  VHDL       2009/4/27
CMAC是一种局部学习神经网络,结构简单,收敛速度快;PID是目前应用最为广泛的控制算法。结合二者的优点,采用并行方式形成CMAC-PID控制器,进行了Matlab仿真实验。基于VHDL设计该控制器,重点在于CMAC的在线学习算法实现和控制器模块的闭环仿真测试。在FPGA上实现了该控制器,实验结果表明,该控制器运算速度快、精度高,具有较强的抗干扰性,是实现IP控制模块或单片智能控制的一种新的有效途...
提出了模糊CMAC的一种基于FPGA的硬件实现方法。与其它FPGA实现的神经网络相比,包含了可以用于在线学习的权学习算法。分析了模糊CMAC的模型结构及其相应的硬件模块;用VHDL实现基于上述模块的模糊CMAC;对该模糊CMAC进行硬件综合与测试。测试结果表明:该模糊CMAC的FPGA实现方法是可行的,硬件化后的网络具有速度快、精度高、占用器件资源少的特点,是在SOPC中实现模糊CMAC模块的一种...
为了克服六自由度液压并联平台的耦合及负载扰动对轨迹控制的影响,基于神经网络自适应PSD控制器无需辨识过程参数和模糊CMAC控制器能提高系统逆动态模型辨识精度的特点,提出了一种神经元自适应PSD控制器与模糊CMAC神经网络控制器相结合的复合控制。仿真结果表明,该控制方法具有较高的控制精度、优良的鲁棒性和自适应能力,满足平台轨迹控制的实时要求。
在神经计算中神经网络的泛化特性是一个非常重要的内容.该文简述了小脑模型 (CMAC--Cerebellar Model Areiculation Controller)的原理和学习算法,并用仿真方法讨 论了在机器人使用的坐标变换关系(输入直角坐标值,输出机器手的关节角度)下CMAC的 泛化性能:当泛化率为1:100时CMAC仍能正常工作.系统的精度虽能满足需要,但是进一 步提高却受到限制....
一种模糊CMAC神经网络     神经网络  模糊逻辑  CMAC       2008/12/9
提出了一种模糊CMAC(小脑模型关节控制器)神经网络,它由输入层、模糊化层、模糊相 联层、模糊后相联层与输出层等5层节点组成,具有与CMAC相似的单层连接权,可通过BP 算法学习推论参数或模糊规则.给出了网络的连接结构与学习算法,并将其应用于函数逼近 问题中仿真结果验证了该方法较之CMAC的优越性.

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