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基于支持向量机的非线性系统故障诊断 被引量：42
1
作者 胡寿松 王源 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期617-620,共4页
提出了联想度的概念 ,并由此设计出一种自组织模糊 CMAC(SOFCMAC)及其学习算法 ,证明了 SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快 ,逼近精度高等特点。用该SOFCMAC作为非线性系统观测器而生成残差 ,通过支持向... 提出了联想度的概念 ,并由此设计出一种自组织模糊 CMAC(SOFCMAC)及其学习算法 ,证明了 SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快 ,逼近精度高等特点。用该SOFCMAC作为非线性系统观测器而生成残差 ,通过支持向量机诊断器得到故障检测与诊断结果。对某型歼击机的结构故障进行诊断 。 展开更多
关键词 非线性系统 故障诊断 支持向量机 歼击机
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CMAC学习过程收敛性的研究 被引量：26
2
作者 罗忠 谢永斌 朱重光 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期455-461,共7页
基于ＣＭＡＣ学习过程等价于求解线性方程组的Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代这一事实，研究了学习过程的收敛性．利用矩阵分析方法，估计出了收敛的速度．考虑了作为节省存储空间措施的ｈａｓｈ编码的不利影响——破坏了收敛性态．从理论... 基于ＣＭＡＣ学习过程等价于求解线性方程组的Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代这一事实，研究了学习过程的收敛性．利用矩阵分析方法，估计出了收敛的速度．考虑了作为节省存储空间措施的ｈａｓｈ编码的不利影响——破坏了收敛性态．从理论上分析了其存在的原因． 展开更多
关键词 cmac 收敛性 人工神经网络 学习过程
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一种模糊CMAC神经网络 被引量：50
3
作者 邓志东 孙增圻 张再兴 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第3期288-294,共7页
提出了一种模糊ＣＭＡＣ（小脑模型关节控制器）神经网络，它由输入层、模糊化层、模糊相联层、模糊后相联层与输出层等５层节点组成，具有与ＣＭＡＣ相似的单层连接权，可通过ＢＰ算法学习推论参数或模糊规则．给出了网络的连接结构与... 提出了一种模糊ＣＭＡＣ（小脑模型关节控制器）神经网络，它由输入层、模糊化层、模糊相联层、模糊后相联层与输出层等５层节点组成，具有与ＣＭＡＣ相似的单层连接权，可通过ＢＰ算法学习推论参数或模糊规则．给出了网络的连接结构与学习算法，并将其应用于函数逼近问题中仿真结果验证了该方法较之ＣＭＡＣ的优越性． 展开更多
关键词 神经网络 模糊逻辑 函数逼近
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一种基于CMAC的自学习控制器 被引量：24
4
作者 蒋志明 林廷圻 黄先祥 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第4期542-546,共5页
现有的基于 CMAC的自学习控制器能够有效地减小跟踪误差 ,但是在跟踪连续变化信号如正弦波时 ,由于累积误差的影响会产生过学习现象 ,进而导致系统的不稳定 .为此 ,提出一种新的基于 CMAC的自学习控制器 ,它以系统的动态误差作为 CMAC... 现有的基于 CMAC的自学习控制器能够有效地减小跟踪误差 ,但是在跟踪连续变化信号如正弦波时 ,由于累积误差的影响会产生过学习现象 ,进而导致系统的不稳定 .为此 ,提出一种新的基于 CMAC的自学习控制器 ,它以系统的动态误差作为 CMAC的激励信号 ,从而避免了累积误差的影响 .仿真结果表明 ,该控制器不仅是有效的 ,而且具有很强的鲁棒性 .此外 ,它可以使用较高的学习速率 ,实时性强 . 展开更多
关键词 神经网络 稳定性 自学习控制器 cmac
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模糊小脑模型神经网络 被引量：19
5
作者 周旭东 王国栋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期173-178,共6页
提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ），它比小脑模型ＣＭＡＣ（ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｔｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）能更真实地描述客观世界．给出ｎ维ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ算... 提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ），它比小脑模型ＣＭＡＣ（ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｔｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）能更真实地描述客观世界．给出ｎ维ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ算法，仿真结果表明ＦｕｚｙＣＭＡＣ比小脑模型ＣＭＡＣ具有如下优点：学习收敛速度快得多，可以学习模糊规则．ＦｕｚｙＣＭＡＣ比ＣＭＡＣ优越，使ＣＭＡＣ成为ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ的特例． 展开更多
关键词 模糊小脑模型 小脑模型 神经网络 cmac
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一种CMAC超闭球结构及其学习算法 被引量：17
6
作者 段培永 邵惠鹤 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期816-819,共4页
提出了一种ＣＭＡＣ（Ｃｅｒｅｂｅｌｌａｒ ＭｏｄｅｌＡｒｔｉｃｕｌａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）输入空间超闭球量化方法．基于超闭球上模糊基函数的信息存储与恢复策略，还给出了快速收敛的学习算法．通过非线性动态系统建模... 提出了一种ＣＭＡＣ（Ｃｅｒｅｂｅｌｌａｒ ＭｏｄｅｌＡｒｔｉｃｕｌａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）输入空间超闭球量化方法．基于超闭球上模糊基函数的信息存储与恢复策略，还给出了快速收敛的学习算法．通过非线性动态系统建模仿真研究，结果表明ＣＭＡＣ具有很强的学习记忆和泛化能力． 展开更多
关键词 cmac 联想记忆 学习算法 神经网络
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基于平衡学习的CMAC神经网络非线性辨识算法 被引量：20
7
作者 朱大奇 张伟 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1425-1428,共4页
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,... 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. 展开更多
关键词 小脑模型关节控制器 信度分配 平衡学习 非线性辨识
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小脑模型神经网络改进算法的研究 被引量：12
8
作者 刘慧 许晓鸣 张钟俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期482-488,共7页
该文介绍了小脑模型神经网络的基本原理，在分析Ａｌｂｕｓ［１］算法的基础上，指出了该算法在批量学习时的缺陷．针对批量学习提出了相应的改进算法，并证明了该算法的收敛性，仿真结果表明了该改进算法具有收敛速度快的特点．
关键词 神经网络 杂凑编码 联想网络 cmac 小脑模型
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CMAC神经网络与PID复合控制的应用研究 被引量：19
9
作者 朱家群 邹凌 孙玉强 《微计算机信息》 北大核心 2006年第05S期59-61,共3页
阐述了CMAC神经网络的基本原理,并结合PID控制的特点,将CMAC神经网络与PID复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols阶跃响应法及单纯形算法作了比较。仿真结果表明:该复合控制算法具有较高的控制精度及... 阐述了CMAC神经网络的基本原理,并结合PID控制的特点,将CMAC神经网络与PID复合控制算法应用在工业领域的温度控制系统中,并同传统的Zieglar-Nichols阶跃响应法及单纯形算法作了比较。仿真结果表明:该复合控制算法具有较高的控制精度及良好的控制效果。 展开更多
关键词 cmac 神经网络 PID控制 复合控制
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神经计算中坐标变换的网络模型(CMAC)的泛化特性 被引量：16
10
作者 欧阳楷 陈卉 +1 位作者 周萍 周琛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期475-481,共7页
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——ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｅｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）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... 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——ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｅｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）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．本文还讨论了影响精度的各种因素及可能的改进方法． 展开更多
关键词 泛化性能 小脑模型 cmac 坐标变换 神经网络
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裂解炉燃料气热值的模糊神经网络软测量 被引量：13
11
作者 刘漫丹 杜文莉 钱锋 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期412-416,共5页
从工业过程实际应用要求出发,研究开发了基于模糊逻辑系统的小脑模型关节控制器神经网络算法。仿真研究表明,该算法提高了传统小脑模型关节控制器的平滑能力和泛化能力,可以很好地应用于工业过程的软测量中。经现场的长期应用实施,证实... 从工业过程实际应用要求出发,研究开发了基于模糊逻辑系统的小脑模型关节控制器神经网络算法。仿真研究表明,该算法提高了传统小脑模型关节控制器的平滑能力和泛化能力,可以很好地应用于工业过程的软测量中。经现场的长期应用实施,证实了该热值软测量系统具有较高的准确性,充分显示了燃料气系统热值变化的特征,对裂解炉炉管出口温度的稳定控制起到了极大作用。 展开更多
关键词 乙烯 生产过程 裂解炉 燃料气热值 模糊神经网络 软测量 小脑模型关节控制器
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小脑模型关节控制器(CMAC)理论及应用 被引量：17
12
作者 苏刚 陈增强 袁著祉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期269-273,共5页
CMAC神经网络因具有收敛速度快、泛化能力强、结构简单、易于软、硬件实现等特点 ,而得到广泛的应用。本文系统地综述了 CMAC神经网络的结构、算法、收敛性以及在控制中的应用。指出
关键词 cmac 神经网络 学习算法 收敛性 建模 控制
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超闭球CMAC的性能分析及多CMAC结构 被引量：17
13
作者 段培永 任化芝 邵惠鹤 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第4期563-567,共5页
如何选择合适网络参数是传统 CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)应用中的一个难题 .采用泛化均方差 (GMSE)和学习均方差 (L MSE)来分别评价超闭球 CMAC的泛化能力与记忆精度 ,并引入权调整率的概念 ,来研究 CMAC结构参数... 如何选择合适网络参数是传统 CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)应用中的一个难题 .采用泛化均方差 (GMSE)和学习均方差 (L MSE)来分别评价超闭球 CMAC的泛化能力与记忆精度 ,并引入权调整率的概念 ,来研究 CMAC结构参数与学习性能的关系 .研究结果表明 ,在样本分布和量化级数不变时 ,泛化均方差和学习均方差是权调整率的非增函数 .因此超闭球 CMAC在满足存储空间和计算速度的要求下尽量使得权调整率较大 .还提出了并行CMAC结构以进一步提高单个超闭球 CMAC的非线性逼近能力 . 展开更多
关键词 cmac 神经网络 泛化能力 学习精度
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基于改进的CMAC神经网络与PID并行控制的研究 被引量：16
14
作者 张伟 朱大奇 +1 位作者 孔敏 李武朝 《计算机测量与控制》 CSCD 2005年第12期1359-1360,1375,共3页
提出一种改进的CMAC神经网络控制算法,利用满打满算单元的先前学习次数作为可信度;将改进的CMAC与PID实现复合控制,由CMAC控制器实现前馈控制,PID控制实现反馈控制;仿真表明,改进算法的响应速度和精度有一定的改善。
关键词 cmac PID 神经网络
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基于改进的CMAC的电动加载系统复合控制 被引量：17
15
作者 杨波 王俊奎 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1314-1318,共5页
由于电动加载系统的非线性和时变性,特别是在运动干扰下传统的前馈控制方法很难得到满意的控制效果。针对电动加载系统的非线性及多余力矩强扰动的特点,依据神经网络的非线性逼近和自学习特性,提出了基于改进小脑模型关联控制器(CMAC)... 由于电动加载系统的非线性和时变性,特别是在运动干扰下传统的前馈控制方法很难得到满意的控制效果。针对电动加载系统的非线性及多余力矩强扰动的特点,依据神经网络的非线性逼近和自学习特性,提出了基于改进小脑模型关联控制器(CMAC)的复合控制策略,结合改进的CMAC与PID实现复合控制,由CMAC实现前馈控制,PID控制实现反馈控制,既保证了快速实时,又进一步减小了多余力矩干扰。改进的CMAC利用存储单元的先前学习次数作为可信度,消除了常规前馈型CMAC的过学习现象。文中建立了电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法。系统的动态仿真表明,该方法可有效地抑制多余力矩,改善电动加载系统的动态加载性能,有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 电动加载系统 多余力矩 PID控制 cmac 复合控制
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基于CMAC网络的摩擦补偿研究 被引量：7
16
作者 黄进 叶尚辉 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期269-272,共4页
分析了摩擦的特性及其对伺服系统的影响。提出了一种基于ＣＭＡＣ神经网络的摩擦补偿方法，它可实现摩擦力矩的动态自学习补偿，从而增强摩擦补偿的效果。数值仿真表明这种摩擦补偿方法不仅能有效地提高伺服系统的性能，而且便于工程应用。
关键词 伺服系统 摩擦补偿 cmac 神经网络
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CMAC(小脑模型)神经计算与神经控制 被引量：9
17
作者 段培永 邵惠鹤 《信息与控制》 CSCD 北大核心 1999年第3期197-207,共11页
ＣＭＡＣ神经网络是局部学习网络，结构简单，收敛速度快，易于软件和和硬件实现，具有广泛的应用前景．本文综述了ＣＭＡＣ神经网络结构和算法，以及在控制中的应用。
关键词 cmac 学习算法 神经计算 神经控制 神经网络
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自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识 被引量：11
18
作者 王源 胡寿松 齐俊伟 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期556-558,共3页
针对 CMAC的特点 ,提出了联想度的概念 ,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络 ( SOFC-MAC)及其学习算法 ,证明了 SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快 ,逼近精度高及局部泛化能力等特点。
关键词 cmac 模糊神经网络 系统辨识 小脑模型关节控制器 非线性系统 自组织模糊cmac 歼击机系统
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基于CMAC的带有未知负载干扰电液位置伺服系统的自学习控制 被引量：9
19
作者 蒋志明 林廷圻 黄先祥 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期368-370,374,共4页
针对电液伺服系统的特点 ,提出了基于 CMAC神经网络非线性控制的结构和算法。对电液位置伺服系统的动态仿真表明 。
关键词 电液位置伺服系统 cmac 负载干扰 自学习控制
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几种局部连接神经网络结构及性能的分析与比较 被引量：10
20
作者 丛爽 郑毅松 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第22期11-13,共3页
对人工神经网络中的局部连接网络进行了综合研究，比较和分析了CMAC、B样条和RBF这3种用于函数逼近的局部网络的性能。还分析了以ART-2为代表的局部网络中用于模式识别的网络结构及功能。最后在对以上几种网络进行模糊化的基础上，讨论... 对人工神经网络中的局部连接网络进行了综合研究，比较和分析了CMAC、B样条和RBF这3种用于函数逼近的局部网络的性能。还分析了以ART-2为代表的局部网络中用于模式识别的网络结构及功能。最后在对以上几种网络进行模糊化的基础上，讨论了相应模糊神经网络的性能，为选择和应用局部神经网络提供了一定的依据。 展开更多
关键词 局部神经网络 cmac B样条 ART-2 模糊神经网络
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