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搜索资源列表

  1. 模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用.caj

  2. 模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用.caj

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-01-29
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：zhaoabc6520

  1. 人工神经网络教程.pdf

  2. 适合初学者，较好的介绍了ANN的相关知识和技术 该书系统地论述了人工神经网络的主要理论、设计基础及应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉它的基本原理和主要应用，掌握它有结构和设计应用方法，为深入研究和应用开发打下基础。为了便于读者理解，书中尽量避免烦琐的数学推导，加强了应用举例，并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性。作为扩充知识，书中还介绍了人工神经系统的基本概念、体系结构、控制特生及信息模式。 第1章 绪论 第2章 人工神经网络建模

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-05-07
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：shainasisi

  1. 小脑神经网络及在机器人传感器中的应用

  2. 小脑模型关联控制器(Cerebllar Model Articu-lation Controller CMAC)，是一种具有局域泛化能力的人工神经网络，它具有学习速度快、易于硬件实现的优点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-29
    • 文件大小：310kb
    • 提供者：tylgdxwyn

  1. 小脑神经网络进行正弦函数拟合的matlab程序

  2. 小脑神经网络进行正弦曲线拟合的matlab程序，欢迎大家参考指正！！！

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-12-14
    • 文件大小：674byte
    • 提供者：nuhuo

  1. 小脑神经网络进行正弦函数逼近的程序

  2. 这个程序是用小脑神经网络进行正弦函数的函数逼近的matlab程序，本程序没有用matlab自带的工具箱函数，而是自己编写的哦`~希望对学习这方面知识的有所帮助。。。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2011-12-26
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：vivianlxp

  1. CMAC源码 小脑神经网络

  2. 小脑神经网，常用于用于机械臂控制，摄像机移动也可

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：bsbjs

  1. 神经网络CMAC训练程序

  2. 小脑模型关节控制器CMAC类型神经网络训练程序，采用matlab代码编写。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-02-28
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：qwang11

  1. 基于小脑神经网络的曲线拟合matlab源程序

  2. y=sinx的CMAC拟合源程序代码以及结果图示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-20
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：weihonlei

  1. \神经网络三种模型综述(反馈_模糊和小脑).ppt

  2. 介绍神经网络的类别 (反馈_模糊和小脑).ppt )

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-05-23
    • 文件大小：335kb
    • 提供者：u010811973

  1. 人工神经网络原理及应用

  2. 本书介绍了人工神经网络的基本原理及其应用。重点阐述了9 种常见神经网络的结构组成、工作原理、 设计方法及应用实例。其中心内容包括前馈型BP 神经网络；反馈型Hopfield 神经网络和双向联想记忆 BAM 神经网络；局部逼近的CMAC 小脑神经网络和径向基函数RBF 神经网络；竞争学习的自组织SOM 神经网络﹑对偶传播CPN 神经网络﹑ART 自适应谐振理论及量子神经网络。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-06-26
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：wxyfighting

  1. matlab 新型CMAC控制器设计

  2. CMAC控制器设计与仿真：在小脑神经网络（CMAC）与PID 并行控制的基础上，提出了一种新型的CMAC 控制器，即 FCMAC 控制器

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-05-28
    • 文件大小：354kb
    • 提供者：g_wenwen

  1. 仿生机械臂的小脑控制模型和仿真

  2. 关于仿生机械臂的模型和仿真，把机械臂与神经网络相结合，符合现在技术发展

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-05
    • 文件大小：171kb
    • 提供者：mff0924

  1. 工神经网络教程_韩力群

  2. 第1章 绪论 1.1 人工神经网络概述 1.2 人工神经网络发展简史 1.3 神经网络的基本特点与功能 1.4 神经网络的应用领域 本章小结 思考与练习 第2章 人工神经网络建模基础 2.1 脑的生物神经系统概述 2.2 生物神经网络基础 2.3 人工神经元模型 2.4 人工神经网络模型 2.5 神经网络学习 本章小结 思考与练习 第3章 感知器神经网络 3.1 单层感知器 3.2 多层感知器 3.3 自适应线性单元简介 3.4 误差反传算法 3.5 标准BP算法的改进 3.6 基于BP算法的

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-31
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：taicangyun

  1. 人工神经网络原理及应用-pdf

  2. 本书介绍了人工神经网络的基本原理及其应用。重点阐述了9 种常见神经网络的结构组成、工作原理、设计方法及应用实例。其中心内容包括前馈型BP 神经网络；反馈型Hopfield 神经网络和双向联想记忆BAM 神经网络；局部逼近的CMAC 小脑神经网络和径向基函数RBF 神经网络；竞争学习的自组织SOM神经网络﹑对偶传播CPN 神经网络﹑ART 自适应谐振理论及量子神经网络。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-02-09
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：bbing0812

  1. 小脑模型神经网络

  2. 本文档详细介绍了小脑模型神经网络的映射是如何实现的，本文档的图表及介绍详细而具体，故特此推荐

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-05
    • 文件大小：549kb
    • 提供者：qq_38023445

  1. CMAC小脑神经网络

  2. 这是一个CMAC小脑神经网络的应用实例，难度适中，可用于小论文，课设等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xingkong156

  1. CMAC神经网络在装载机刹车能回收系统中的仿真分析

  2. 针对轮式装载机在刹车能回收系统中对二次元件排量控制的精确性和快速性要求较高的问题,利用小脑模型神经网络(CMAC)与PID并行控制的设计方法对二次元件排量的控制元件液压比例伺服阀进行控制,说明了神经网络控制方法对非线性系统有着良好的精确性和快速性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：731kb
    • 提供者：weixin_38545923

  1. 小脑神经网络用于不确定时滞系统的鲁棒非脆弱控制

  2. 针对不确定时滞系统的鲁棒跟踪控制问题，设计了一种基于小脑神经网络CMAC的鲁 棒非脆弱控制器。首先，给出小脑模型神经网络控制系统的算法。其次针对一类不确定时滞系 统，根据李雅普诺夫稳定理论，进行了鲁棒非脆弱控制器的设计。假设反馈控制中即含有状态 反馈不确定性，也具有状态时滞的不确定性。证明不确定时滞系统鲁棒非脆弱控制存在的条 件。该条件可以利用Matlab的线性矩阵不等式LMI工具箱来求解鲁棒控制器的参数。之后利 用CMAC神经网络较强的学习能力和鲁棒非脆弱控制器对参数摄动抑制作用的特点，将鲁棒

  3. 所属分类：其它

  1. 基于自组织模糊CMAC神经网络的不确定系统的H∞鲁棒自适应控制

  2. 针对一类不确定系统, 提出一种基于自组织模糊小脑模型( SOFCMAC) 神经网络的 H ∞鲁棒 自适应控制方法。通过设计标称系统的 H ∞控制器, 并采用 SOFCMAC 神经网络在线对消系统的建模 不确定性产生的误差, 可保证不确定闭环稳定并具有 H ∞性能。 证明了 SOFCM AC 神经网络 H ∞鲁棒自 适应控制系统的稳定性。仿真算例表明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：145kb
    • 提供者：weixin_38693084

  1. 基于平衡学习的CMAC 神经网络非线性辨识算法

  2. 为提高小脑模型关节控制器(CMAC) 神经网络在线学习的快速性和准确性, 提出一种平衡学习的概念, 并 设计一种改进的CMAC 学习算法. 在常规的CMAC 中, 误差的校正值被平均地分配给所有激活存储单元, 而不管 这些存储单元的可信度; 在改进的CMAC 中, 利用激活单元先前学习次数作为可信度, 其误差校正值与激活单元先 前学习次数的负k 次方成比例. 仿真结果表明, 当k 为一适当数值时, 改进CMAC 具有较快的学习速度和较高的精 度, 特别是在神经网络的初始学习阶段.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：337kb
    • 提供者：weixin_38685173
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