计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2006年
8期
97-101
,共5页
张智%朱齐丹%李新飞%邢卓异
張智%硃齊丹%李新飛%邢卓異
장지%주제단%리신비%형탁이
小脑模型神经网络%改进学习算法%机械手
小腦模型神經網絡%改進學習算法%機械手
소뇌모형신경망락%개진학습산법%궤계수
提出一种改进学习算法的CAMC网络结构,并应用于非线性系统控制.该算法可保证网络的学习率随着系统工作点的变化而自适应变化,加快了网络的收敛速度,提高了系统的自适应能力.文中分析了CAMC网络用于自适应逆控制过程中,网络学习率对网络收敛特性的影响,论证了自适应学习率在网络学习中的作用,并给出了学习率自适应学习的具体训练方法.最终将该方法应用于三阶机械手模型的逆运动控制,给出了基于普通CMAC的逆运动控制的控制曲线和基于改进学习算法后的CMAC的逆运动控制的控制曲线,并给出了分析和对比,论证了改进的学习算法的优越性.
提齣一種改進學習算法的CAMC網絡結構,併應用于非線性繫統控製.該算法可保證網絡的學習率隨著繫統工作點的變化而自適應變化,加快瞭網絡的收斂速度,提高瞭繫統的自適應能力.文中分析瞭CAMC網絡用于自適應逆控製過程中,網絡學習率對網絡收斂特性的影響,論證瞭自適應學習率在網絡學習中的作用,併給齣瞭學習率自適應學習的具體訓練方法.最終將該方法應用于三階機械手模型的逆運動控製,給齣瞭基于普通CMAC的逆運動控製的控製麯線和基于改進學習算法後的CMAC的逆運動控製的控製麯線,併給齣瞭分析和對比,論證瞭改進的學習算法的優越性.
제출일충개진학습산법적CAMC망락결구,병응용우비선성계통공제.해산법가보증망락적학습솔수착계통공작점적변화이자괄응변화,가쾌료망락적수렴속도,제고료계통적자괄응능력.문중분석료CAMC망락용우자괄응역공제과정중,망락학습솔대망락수렴특성적영향,론증료자괄응학습솔재망락학습중적작용,병급출료학습솔자괄응학습적구체훈련방법.최종장해방법응용우삼계궤계수모형적역운동공제,급출료기우보통CMAC적역운동공제적공제곡선화기우개진학습산법후적CMAC적역운동공제적공제곡선,병급출료분석화대비,론증료개진적학습산법적우월성.
