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改进的模糊CMAC神经网络
模糊小脑神经网络 图像分割 灰度共生矩阵
2009/10/12
提出了一种改进的模糊CMAC神经网络（IFCMAC），该神经网络是在经典的FCMAC神经网络的模糊后相连层和输出层之间引入了输入矢量的线性加权和来补偿逼近的误差，所以它的逼近精度得到提高，解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点，在颅脑磁共振图像分割仿真实验中，把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量，将该特征向量作为IFCMAC神经网络的输入，实验结果表明其具有较...
液压并联平台神经元PSD与模糊CMAC复合控制
并联平台 液压 神经元控制器
2009/1/14
为了克服六自由度液压并联平台的耦合及负载扰动对轨迹控制的影响，基于神经网络自适应PSD控制器无需辨识过程参数和模糊CMAC控制器能提高系统逆动态模型辨识精度的特点，提出了一种神经元自适应PSD控制器与模糊CMAC神经网络控制器相结合的复合控制。仿真结果表明，该控制方法具有较高的控制精度、优良的鲁棒性和自适应能力，满足平台轨迹控制的实时要求。
神经计算中坐标变换的网络模型（CMAC）的泛化特性
泛化性能 小脑模型(CMAC) 坐标变换
2008/12/17
在神经计算中神经网络的泛化特性是一个非常重要的内容.该文简述了小脑模型
(CMAC--Cerebellar Model Areiculation Controller)的原理和学习算法,并用仿真方法讨
论了在机器人使用的坐标变换关系(输入直角坐标值,输出机器手的关节角度)下CMAC的
泛化性能:当泛化率为1:100时CMAC仍能正常工作.系统的精度虽能满足需要,但是进一
步提高却受到限制....