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摘要:
针对传统的神经网络中神经元模型在结构和信息存储能力上存在的不足,本文提出了一种基于广义小波基函数网络的神经元集聚模型.这种小波神经网络不仅收敛速度快,非线性逼近能力更好,而且具有内部结构变尺度、自适应调整和广义信息存储等智能化特点,更符合生物原型的实际情况.静态学习和准动态学习仿真实验证明这种神经网络结构的有效性.
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文献信息
篇名 小波神经网络在两足步行机器人爬斜坡中的应用
来源期刊 机器人 学科
关键词 两足步行机器人 小波神经网络 无导师强化学习
年,卷(期) 2000,(5) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 384-389
页数 6页 分类号 TP24
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-0446.2000.05.009
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
两足步行机器人
小波神经网络
无导师强化学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机器人
双月刊
1002-0446
21-1137/TP
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
2337
总下载数(次)
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总被引数(次)
57113
论文1v1指导