基于高斯基函数CMAC模型的一种快速算法 |
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作者姓名: | 刘军 |
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作者单位: | 上海交通大学自动化研究所 |
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摘 要: | 广义小脑模型(CMAC)在函数泛化能力和函数逼近能力方面优于基本CMAC模型,但算法较为复杂,实时性差.因此,研究广义CMAC模型的快速算法,对于满足实时控制是非常必要的.文中研究了基于高斯基函数的广义CMAC模型的快速算法,定义了包含待学习样本点的一个超立方体子空间,提出了基于该超立方体子空间的快速学习算法.通过算例仿真表明,学习算法收敛速度较快,可以满足实时控制要求.
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关 键 词: | 高斯基函数;广义小脑模型;超立方体子空间 |
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