【摘 要】
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CMAC,即小脑模型关节控制器,是一种局部泛化能力很强的神经网络;而RLS(递推最小二乘法)是保证全局极优的稳定收敛算法.该研究将RLS的思想引入到CMAC的权值更新中,建立起针对C
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CMAC,即小脑模型关节控制器,是一种局部泛化能力很强的神经网络;而RLS(递推最小二乘法)是保证全局极优的稳定收敛算法.该研究将RLS的思想引入到CMAC的权值更新中,建立起针对CMAC的权值更新的收敛算法CMAC-RLS;并从理论上证明了该算法的收敛性.同时还研究了Hash编码对该算法的影响.而后,以QR-RLS算法为基础,CMAC-RLS算法可进一步的简化为CMAC-QRLS算法,CMAC-QRLS算法相应的Systolic阵列结构的提出为该神经网络进一步走向应用提供了可行性方案.同时,将B样条函数引进CMAC-QRLS中,可进一步提供函数的微分信息.仿真表明,以CMAC逆模控制器作为粗调控制器,PID前馈控制器作为微调控制器,对非线性时变系统的控制取得了良好的效果.
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