基于信任度分配的小脑模型节点控制器改进算法及其收敛性分析

• 作者: 张春余 张蕾 曹其新 李杰
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小脑模型节点控制器 信任度分配 学习干扰 收敛性
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 377-380,385
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2005.03.010

摘要

针对传统小脑模型节点控制器(CMAC)算法中的学习干扰现象,给出了一种基于信任度分配的CMAC改进算法(CA-CMAC).该算法将每个存储单元被激活次数的倒数作为该单元的信任度,误差的分配与该单元的信任度成正比.然后提出了信任度矩阵和信任度关联矩阵的概念,并根据线性方程组迭代理论,证明了改进算法在增量学习时的收敛性,给出了收敛条件并进行了验证.通过二自由度平面机器人臂逆动力学求解的仿真,比较了CA-CMAC与传统CMAC的性能,结果表明,CA-CMAC具有更快的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张蕾	上海交通大学机器人研究所	69	374	10.0	16.0
2	曹其新	上海交通大学机器人研究所	128	1711	24.0	34.0
3	张春余	上海交通大学机器人研究所	3	25	3.0	3.0