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基于平衡学习的CMAC神经网络非线性辨识算法
被引：49
作者：
朱大奇
张伟
机构：
[1] 江南大学控制科学与工程研究中心
[2] 江南大学控制科学与工程研究中心 江苏无锡
[3] 江苏无锡
来源：
关键词：
小脑模型关节控制器;
信度分配;
平衡学习;
非线性辨识;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
140502 [人工智能];
摘要：
为提高小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络在线学习的快速性和准确性,提出一种平衡学习的概念,并设计一种改进的CMAC学习算法.在常规的CMAC中,误差的校正值被平均地分配给所有激活存储单元,而不管这些存储单元的可信度;在改进的CMAC中,利用激活单元先前学习次数作为可信度,其误差校正值与激活单元先前学习次数的负k次方成比例.仿真结果表明,当k为一适当数值时,改进CMAC具有较快的学习速度和较高的精度,特别是在神经网络的初始学习阶段.
引用
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页码：1425 / 1428
页数：4
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