武汉大学学报（工学版）
武漢大學學報（工學版）
무한대학학보（공학판）
ENGINEERING JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY（ENGINEERING EDITION)
2004年
6期
59-61
,共3页
王俊松%田库%刘玉敏%徐宁寿
王俊鬆%田庫%劉玉敏%徐寧壽
왕준송%전고%류옥민%서저수
牛顿前向插值%神经网络%机器人%智能控制
牛頓前嚮插值%神經網絡%機器人%智能控製
우돈전향삽치%신경망락%궤기인%지능공제
基于牛顿前向插值公式提出一种对多维函数可实现任意阶逼近的新型CMAC神经网络--NFI-CMAC,详细讨论了其插值算法、训练规则及寻址机制. 与传统CMAC相比,NFI-CMAC具有学习精度高、学习速度快及占用内存单元少等优点. 基于NFI-CMAC设计了一种高性能的机器人轨迹跟踪分布式智能控制方案,仿真研究表明了该方案的可行性与有效性.
基于牛頓前嚮插值公式提齣一種對多維函數可實現任意階逼近的新型CMAC神經網絡--NFI-CMAC,詳細討論瞭其插值算法、訓練規則及尋阯機製. 與傳統CMAC相比,NFI-CMAC具有學習精度高、學習速度快及佔用內存單元少等優點. 基于NFI-CMAC設計瞭一種高性能的機器人軌跡跟蹤分佈式智能控製方案,倣真研究錶明瞭該方案的可行性與有效性.
기우우돈전향삽치공식제출일충대다유함수가실현임의계핍근적신형CMAC신경망락--NFI-CMAC,상세토론료기삽치산법、훈련규칙급심지궤제. 여전통CMAC상비,NFI-CMAC구유학습정도고、학습속도쾌급점용내존단원소등우점. 기우NFI-CMAC설계료일충고성능적궤기인궤적근종분포식지능공제방안,방진연구표명료해방안적가행성여유효성.
