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针对智能假腿对不同步行模式(如上坡、下坡/楼梯、平地行走等)的力矩进行实时跟踪控制的需要,提出了一种新型变结构的小脑模型神经网络控制器(CMAC).CMAC利用一种随机重连学习算法对CMAC的输入模式进行遍历,其结构自组织到一个相对稳定状态.研究结果表明,在该状态下神经元上的输入连接不均匀分布,其度分布服从幂律分布,从而起到了优化CMAC结构的作用.这种变结构CMAC可以改善智能假腿适应步态变化的跟踪效果. 相似文献
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