首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   24篇
  国内免费   1篇
  完全免费   6篇
  自动化技术   31篇
  2019年   1篇
  2018年   1篇
  2015年   1篇
  2014年   1篇
  2011年   2篇
  2010年   5篇
  2009年   2篇
  2008年   1篇
  2007年   4篇
  2006年   2篇
  2005年   4篇
  2004年   1篇
  2003年   2篇
  2002年   1篇
  2000年   1篇
  1999年   1篇
  1996年   1篇
排序方式: 共有31条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
基于CMAC的PID控制在换热器中的应用设计及仿真   总被引:8,自引:8,他引:0  
本文介绍了小脑模型神经网络CMAC的原理及基于CMAC与PID的并行控制设计,以及该设计在换热器控制中的应用,并对该设计在MATLAB下进行了仿真.得到了较好的控制效果。  相似文献
2.
用于传感器非线性误差校正的新颖神经网络   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
朱庆保 《软件学报》1999,10(12):1298-1303
该文阐述了用神经网络校正传感系统非线性误差的原理和方法,提出了一种新颖的简化小脑模型神经网络(SCMAC)及其模型、算法与实现技术.模型、算法采用直接权地址映射技术,以训练样本的输入为地址,建立起输入与权重的关系.任意输入作为相近的权地址,即可找到对应的权,经过联想插补后可获得高精度输出.此外,采用磁盘文件存储、寻址权重等方法,避免了微机内存溢出,使得实现容易.最后给出了一个仿真实验.实验结果表明,用SCMAC校正后,可使传感器的非线性误差减少到近似为零.  相似文献
3.
CMAC在仿人机器人逆运动学计算中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
本文采用关节角位移和末端位姿误差作为小脑模型神经网络(CMAC)的输入,根据仿人机器人的正运动学模型来调整CMAC的权值,使网络最终逼近仿人机器人的逆模型,从而得到末端位姿到各个关节角的映射关系,避免了传统解析方法面临的计算量大、解不唯一的问题。MATLAB仿真结果表明,利用CMAC对仿人机器人的逆运动学问题求解,可以保证机器人位姿较好地跟踪给定的参考轨迹,说明CMAC能够逼近仿人机器人的逆运动学模型。  相似文献
4.
基于CMAC与PID复合控制的柴油机调速系统   总被引:3,自引:1,他引:2  
王川川  赵锦成  王勇 《计算机仿真》2009,26(11):170-173
针对柴油机模拟参数多变化、非线性因素较强的特点.结合传统PID控制的优点,提出了改进CMAC与PID复合控制方案,并应用于柴油机调速系统的设计中去,给出了柴油机调速系统数学模型和新的控制算法.改进的复合控制方案是采用模糊化的方法的选择泛化邻域及学习率,并采用层叠来完成对系统的学习.控制方法开始时是常规PID控制器起作用,经过对常规控制器输出的不断学习,逐渐由小脑模璎的输出起控制作用.与传统的PID输出及CMAC与PID复合控制相比,仿真结果表明,改进的复合控制效果更好,超调小,鲁棒性强,更适合于类似于柴油机调速系统的非线性环境.  相似文献
5.
CMAC神经网络的N维概念映射算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
小脑模型神经网络(CMAC)是1972年由J.S.Albus提出的,是实际控制上用得最多的神经网络之一,但是其概念映射较为复杂,至今尚未给出一般公式。本文在Albus的概念映射基础上,给出了CMAC神经网络的N维概念映射算法,为CMAC神经网络应用提供了极大方便。  相似文献
6.
一种FCMAC及在Wiener模型辨识中的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
徐德  谭民 《信息与控制》2002,31(2):159-163
本文将模糊算法和小脑模型神经网络有机地结合在一起,提出了一种单输入单输出(S ISO)的模糊小脑模型神经网络(FCMAC).它在对输入进行分级量化的同时进行模糊量化,利 用Takagi Sugeno模糊算法进行推理,并将模糊算法引入CMAC的权值训练,具有输入量化级 数少、函数逼近精度高等特点.这种FCMAC用于Wiener模型辨识具有结构确定、计算量小、 训练速度快、辩识效果好等特点.  相似文献
7.
提高小脑模型神经网络精度的算法及仿真应用   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
朱庆保  陈蓁 《软件学报》2000,11(1):133-137
CMAC(cerebella model articulation controller)神经网络的局部结构使得学习非线性函数更快.然而,在许多应用领域,CMAC的学习精度不能满足应用要求.该文提出了一种改进CMAC学习精度的联想插补算法,同时给出了一个仿真实验.其结果表明,使用此算法,改进的CMAC的学习精度比改进前提高了10倍,学习收敛也更快.  相似文献
8.
一种新型模糊神经网络函数逼近器   总被引:1,自引:0,他引:1  
论文提出了一种新型模糊小脑模型神经网络(NFCMAC),它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,能够获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。同时研究了NFCMAC接受域函数的映射方法、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法:仿真结果表明NFCMAC具有良好的泛化能力和逼近精度,具有较高的收敛速度。  相似文献
9.
朱庆保 《计算机学报》2003,26(8):1004-1008
提出了一种能高速度、高精度学习的低维小脑模型神经网络.模型算法采用直接权地址映射技术,将训练样本的输入量化后直接作为联想存储器中C个权的首地址,建立起输入与权的关系.经样本训练后,任意输入作为相近的两个样本间的权首地址,经过输出映射算法即可得到较精确的输出.实验表明,它学习非线性函数的精度比最新改进的CMAC高十倍以上,收敛速度则快五十倍以上,且算法简单,不会发散,学习过程要求的存储器很小,实现容易.此算法已用于机器人传感器的信号细分,取得了非常好的效果.  相似文献
10.
基于变学习率CMAC网络的自适应逆控制研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
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。  相似文献
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号