高斯基函数CMAC快速算法的改进及应用研究

• 作者: 李秀娟 齐海龙
• 来源期刊: 南京理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 小脑模型 高斯基函数 遗传算法 学习速率 伺服系统
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 140-143
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2005.02.004

摘要

该文对基于高斯基函数小脑模型(CMAC)的快速算法进行了改进,针对其学习速率的选取问题,提出了一种基于遗传算法的学习速率最优选取方法,使得CMAC学习速率的选取得到了最优化.讨论了该算法的实际可行性,提出了参数选择和实时控制相分离的策略,并在某转台伺服系统模型中进行了应用研究.仿真结果表明,改进算法避免了学习速率选取的经验不确定性,提高了CMAC学习收敛的快速性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李秀娟	南京航空航天大学自动化学院	38	250	9.0	14.0
2	齐海龙	南京航空航天大学自动化学院	2	5	1.0	2.0