基于平衡学习的CMAC神经网络非线性辨识算法 被引量：20

1

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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国内保理合同性质认定及司法效果考证 被引量：19

2

作者 陈学辉 《西北民族大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 2019年第2期98-103,共6页

我国法学理论与立法对国内保理合同定性不明,导致国内保理合同实践中纠纷频发,各地法院对该类案件的审理思路亦不尽相同。理论上关于保理合同的性质认识,有委托代理说、债权转让说、让与担保合同说以及金融借款说等学说。其中,债权转让... 我国法学理论与立法对国内保理合同定性不明,导致国内保理合同实践中纠纷频发,各地法院对该类案件的审理思路亦不尽相同。理论上关于保理合同的性质认识,有委托代理说、债权转让说、让与担保合同说以及金融借款说等学说。其中,债权转让说最符合国内保理合同的本质特点,无论有无追索权,保理合同在本质上均属于债权转让。有追索权的保理合同中的追索权属于当事人的特别约定,为附条件的债权转让。保理合同债权转让说可以达到正确确定案件案由与表述判决主文的司法效果。 展开更多

关键词 国内保理合同 应收账款 债权转让 案由 判决主文

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一种求解约束优化问题的自适应差分进化算法 被引量：13

3

作者 閤大海 李元香 +1 位作者 龚文引 何国良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2535-2542,共8页

自适应算子选择方式已被用于差分进化算法求解全局优化问题及多目标优化问题,然而在求解约束优化时难于为自适应算子选择方式找到一种方式来恰当分配信用.为此,本文提出了一种基于混合种群的自适应适应值方式来对约束优化问题中变异策... 自适应算子选择方式已被用于差分进化算法求解全局优化问题及多目标优化问题,然而在求解约束优化时难于为自适应算子选择方式找到一种方式来恰当分配信用.为此,本文提出了一种基于混合种群的自适应适应值方式来对约束优化问题中变异策略进行信用分配并采用概率匹配方法自适应选择差分变异策略,同时对算法变异缩放因子与交叉率进行自适应设置提高算法的成功率.实验结果表明算法在求解约束优化问题相比于CODEA/OED,ATMES,εBBO-dm,COMDE以及εDE算法有较高的收敛精度及收敛速度,同时验证了自适应方式的有效性.该算法可用于预报、质量控制、会计过程等科学和工程应用领域. 展开更多

关键词 约束优化 差分进化算法 自适应 信用分配 概率匹配

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P2P网贷债权市场中违约舆情的传染机制 被引量：12

4

作者 王书斌 谭中明 陈艺云 《金融论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第11期56-69,共14页

本文基于传染病模型,分析P2P债权转让模式和违约舆情传染机制,并进行模拟仿真。结果发现,当转让债权人传染再生数超过阀值时,P2P恐慌情绪传染将始终存在,并导致P2P平台陷入危机。当债权市场转让标受网络舆情影响急剧上升时,情绪传染时... 本文基于传染病模型,分析P2P债权转让模式和违约舆情传染机制,并进行模拟仿真。结果发现,当转让债权人传染再生数超过阀值时,P2P恐慌情绪传染将始终存在,并导致P2P平台陷入危机。当债权市场转让标受网络舆情影响急剧上升时,情绪传染时间将会缩短,债权市场中的转让标存量将会倍增,导致债权市场功能丧失,并陷入危机。 展开更多

关键词 P2P网贷 债权转让 违约风险 传染病模型 传染机制

原文传递

我国P2P借贷平台监管套利的路径、危害及治理措施 被引量：10

5

作者 沈庆劼 叶蜀君 吴超 《河北经贸大学学报》 CSSCI 北大核心 2017年第1期85-90,共6页

2011年以来,我国P2P借贷行业爆发式增长,学界普遍认为其成长动力来源于监管套利。我国P2P借贷平台监管套利是通过引入担保、承诺赎回、债权转让、产品标准化、创设净值标等手段,实现了与商业银行同样的功能,却无需接受金融监管。监管套... 2011年以来,我国P2P借贷行业爆发式增长,学界普遍认为其成长动力来源于监管套利。我国P2P借贷平台监管套利是通过引入担保、承诺赎回、债权转让、产品标准化、创设净值标等手段,实现了与商业银行同样的功能,却无需接受金融监管。监管套利破坏了监管制度的有效性,侵害了金融消费者权益,阻碍了正规P2P借贷的发展,在一定程度扰乱了宏观调控,增加了诱发系统性金融风险的机会,具有较大的负面影响。为此,应采取相应措施,如完善我国民间借贷的相关法律体系,实现从机构监管向功能监管、审慎监管向双峰监管的转变,建立P2P借贷的监管数据报送系统。 展开更多

关键词 P2P借贷 监管套利 消费者权益 债权转让 产品标准化 金融监管 系统性金融风险 信用风险

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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 被引量：6

6

作者 张蕾 曹其新 +1 位作者 李杰 张春余 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期377-380,385,共5页

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... 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. 展开更多

关键词 小脑模型节点控制器 信任度分配 学习干扰 收敛性

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论保理债权之多重让与规则

7

作者 赵汉清 《上海市经济管理干部学院学报》 2024年第4期40-47,共8页

《民法典》第768条明确了保理债权多重转让时的对抗顺位,其适用前提为在公示对抗主义规则中,同一项应收账款债权并存多个保理人之对抗竞争。有追索权保理债权让与亦应当适用该规定,而非类推适用《民法典》第414、415条典型担保物权规定... 《民法典》第768条明确了保理债权多重转让时的对抗顺位,其适用前提为在公示对抗主义规则中,同一项应收账款债权并存多个保理人之对抗竞争。有追索权保理债权让与亦应当适用该规定,而非类推适用《民法典》第414、415条典型担保物权规定。对抗要件并存时的登记优先规则创造性地结合了登记在先与通知在先模式,然而因保理登记的操作困难,不得不削弱登记效力和扩张通知的适用范围。对抗要件不明时的债权分割规则以债权平等为基础,其实质为各保理人不当得利返还的比例分配。 展开更多

关键词 保理合同 债权转让 保理登记 债权分割

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基于不确定度的多智能体信用分配方法

8

作者 杨光开 陈皓 +2 位作者 张茗奕 尹奇跃 黄凯奇 《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期231-240,共10页

近年来,部分可观测条件下多智能体协同受到广泛关注。中心化训练分布式执行作为处理这类任务的通用范式面临信用分配这一核心问题。值分解是该范式中的代表性方法,通过混合网络将联合状态动作值函数分解为多个局部观察动作值函数以实现... 近年来,部分可观测条件下多智能体协同受到广泛关注。中心化训练分布式执行作为处理这类任务的通用范式面临信用分配这一核心问题。值分解是该范式中的代表性方法,通过混合网络将联合状态动作值函数分解为多个局部观察动作值函数以实现信用分配,在很多问题中表现很好。然而这些方法维持对混合网络参数的单一点估计,因缺乏不确定度表示而难以有效应对环境中的随机因素导致只能收敛到次优策略。为缓解这一问题,对混合网络进行贝叶斯分析,提出一种基于不确定度的多智能体信用分配方法,通过显式地量化参数的不确定度来指导信用分配。考虑到智能体之间复杂的交互,利用贝叶斯超网络隐式地建模参数任意复杂的后验分布,以避免先验地指定分布类型而陷于局部最优解。在星际争霸微操环境中的多个地图上与代表性算法的性能进行对比与分析,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 多智能体协同 深度强化学习 信用分配 贝叶斯超网络

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面向Ad-Hoc协作的局部观测重建方法

9

作者 陈皓 杨立昆 +1 位作者 尹奇跃 黄凯奇 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第1期117-126,共10页

在多智能体强化学习的研究中,如何进行Ad-Hoc协作,也就是说如何适应种类和数量变化的队友,是一个关键问题。现有方法或者有很强的先验知识假设,或者使用硬编码的规则进行合作,缺乏通用性,无法泛化到更一般的Ad-Hoc协作场景。为解决该问... 在多智能体强化学习的研究中,如何进行Ad-Hoc协作,也就是说如何适应种类和数量变化的队友,是一个关键问题。现有方法或者有很强的先验知识假设,或者使用硬编码的规则进行合作,缺乏通用性,无法泛化到更一般的Ad-Hoc协作场景。为解决该问题,提出一种面向Ad-Hoc协作的局部观测重建算法,利用注意力机制和采样网络对局部观测进行重建,使得算法认识到并充分利用不同局面中的高维状态表征,实现了在Ad-Hoc协作场景下的零样本泛化。在星际争霸微操环境和Ad-Hoc协作场景上与代表性算法的性能进行对比与分析,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 多智能体 深度强化学习 信用分配 Ad-Hoc协作

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基于动态逆和能量原则的导弹直接力-气动力复合控制 被引量：3

10

作者 刘忠 梁晓庚 曹秉刚 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期798-802,共5页

为了解决导弹直接力=气动力复合系统参数严重不确定和多操纵机构的耦合问题，提出了一种复合控制器的设计方案．采用动态逆方法设计了系统的基本控制律，利用信用度分配机制和模糊思想来提高小脑模型控制器（CMAC）神经网络的收敛性以... 为了解决导弹直接力=气动力复合系统参数严重不确定和多操纵机构的耦合问题，提出了一种复合控制器的设计方案．采用动态逆方法设计了系统的基本控制律，利用信用度分配机制和模糊思想来提高小脑模型控制器（CMAC）神经网络的收敛性以补偿动态逆建模误差．在机构耦合问题处理上，采用能量最优原则构造了一种能量函数对直接力-气动力进行分配，降低了侧喷消耗和气动力舵偏角，使系统过渡过程平稳．最后，给定15km的高度，系统的马赫数在0．8～3．0内变化．数字仿真表明，控制器实现了指令信号的快速跟踪，而且直接力无冲击，舵偏角小，因此复合控制器的鲁棒性强，直接力-气动力的解耦效果良好． 展开更多

关键词 信用度分配 动态逆方法 多操纵机构耦合 直接力-气动力复合系统 能量最优原则

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基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法

11

作者 高敬鹏 王国轩 高路 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期797-806,共10页

针对完全合作型任务中,多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法存在信度分配以及训练稳定性差的问题,提出了一种基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法。基于差异奖励和值分解思想,利用长短时记忆(LSTM)网络提取轨迹序列... 针对完全合作型任务中,多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法存在信度分配以及训练稳定性差的问题,提出了一种基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法。基于差异奖励和值分解思想,利用长短时记忆(LSTM)网络提取轨迹序列间特征,优化全局奖励划分方法,实现各智能体的动作奖励分配;结合算法联合训练需求,构建高质量训练样本集,设计异步合作更新方法,实现LSTM-MADDPG网络的联合稳定训练。仿真结果表明,在协作捕获场景中,本文算法相较于QMIX的训练收敛速度提升了20.51%;所提异步合作更新方法相较于同步更新,归一化奖励值均方误差减小了57.59%,提高了算法收敛的稳定性。 展开更多

关键词 人工智能 多智能体协同决策 深度强化学习 信度分配 异步合作更新

原文传递

基于信度分配的并行集成CMAC及其在建模中的应用 被引量：4

12

作者 潘晔 顾幸生 卢胜利 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期211-215,共5页

Albus CMAC(cerebella model articulation controller)神经网络是一种模拟人类小脑学习结构的小脑模型关节控制器,它具有很强的记忆与输出泛化能力,但对于在线学习来说,Albus CMAC仍难满足快速性的要求.本文在常规CMAC神经网络的基础上... Albus CMAC(cerebella model articulation controller)神经网络是一种模拟人类小脑学习结构的小脑模型关节控制器,它具有很强的记忆与输出泛化能力,但对于在线学习来说,Albus CMAC仍难满足快速性的要求.本文在常规CMAC神经网络的基础上,针对其在学习精度与存储容量之间的矛盾,引入信度分配概念,提出了一种基于信度分配的并行集成CMAC.它将大规模网络切割为多个子网络分别训练后再组合,大大地提高了计算效率.通过对复杂非线性函数建模的仿真研究表明,该方案提高了系统建模的泛化能力和算法的收敛速度.文章最后讨论了学习常数和泛化参数对该神经网络在线学习效果的影响. 展开更多

关键词 小脑模型关节控制器(CMAC) 信度分配 并行 神经网络集成 建模

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基于双重贡献分配的多目标混合算子进化算法 被引量：3

13

作者 耿焕同 许可 +1 位作者 戴中斌 徐小涵 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1195-1202,共8页

针对多目标混合算子进化算法中各算子有效选择的自适应问题,提出一种基于双重贡献分配的多目标混合算子进化算法(DCA-MOEA/D).首先,将两种现有的进化算子与两种基于方向引导的差分进化组成算子池,每代个体以轮盘赌的方式从中选择一种进... 针对多目标混合算子进化算法中各算子有效选择的自适应问题,提出一种基于双重贡献分配的多目标混合算子进化算法(DCA-MOEA/D).首先,将两种现有的进化算子与两种基于方向引导的差分进化组成算子池,每代个体以轮盘赌的方式从中选择一种进化算子产生子代;然后,根据子代的表现,结合两种方法为各算子分配贡献值,从而确定算子的选择概率;接着,引入外部归档集,根据非支配关系与拥挤度策略对其进行维护;最后,将整个进化过程划分为5个阶段,以达到算子选择中“探索”与“探究”之间的平衡.以IGD与HV为性能评价指标,通过与其他4种多目标进化算法在23个测试函数上的对比,验证所提出算法在收敛性和分布性上的显著优势. 展开更多

关键词 多目标优化 混合算子 贡献分配 算子选择

原文传递

基于改进D-S证据理论的信息系统风险评估的研究 被引量：3

14

作者 张庆涛 张涵 +2 位作者 李重阳 田源 李剑 《信息安全研究》 2022年第9期925-930,共6页

针对信息安全系统中存在数据不完备、风险项随机性强、模糊性强的特点,在以往的基于D-S证据理论的风险评估模型的基础上,提出“集中率”的方法,对风险项之间的证据冲突进行了有效的处理;然后利用改进后的Dempster证据合成法则对各风险... 针对信息安全系统中存在数据不完备、风险项随机性强、模糊性强的特点,在以往的基于D-S证据理论的风险评估模型的基础上,提出“集中率”的方法,对风险项之间的证据冲突进行了有效的处理;然后利用改进后的Dempster证据合成法则对各风险项进行合成,减少了整个系统安全风险评估中的不确定因素;最后,给出了针对信息系统安全风险评估层级模型的实例分析,验证了该方法,实例表明,提出的改进方法可行有效. 展开更多

关键词 信息系统 风险评估 D-S证据理论 证据合成 可信度分配

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动态不确定环境下一种移动机器人路径规划方法 被引量：3

15

作者 王帅 《电气技术》 2010年第1期18-21,共4页

提出了一种在动态不确定环境下基于信度分配Sarsa强化学习算法的移动机器人路径规划方法。通过引入信度分配函数有效分配强化信号,来修正动作选择策略,提高了学习效率和速度,能够很好地解决动态不确定环境下特别是存在随机运动障碍物的... 提出了一种在动态不确定环境下基于信度分配Sarsa强化学习算法的移动机器人路径规划方法。通过引入信度分配函数有效分配强化信号,来修正动作选择策略,提高了学习效率和速度,能够很好地解决动态不确定环境下特别是存在随机运动障碍物的环境下移动机器人路径规划问题。仿真实验说明该方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 移动机器人 动态不确定环境 强化学习 信度分配 路径规划

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基于奖励滤波信用分配的多智能体深度强化学习算法 被引量：2

16

作者 徐诚 殷楠 +2 位作者 段世红 何昊 王然 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2306-2320,共15页

近年来,强化学习方法在游戏博弈、机器人导航等多种应用领域取得了令人瞩目的成果.随着越来越多的现实场景需要多个智能体完成复杂任务,强化学习的研究领域已逐渐从单一智能体转向多智能体.而在多智能体强化学习问题的研究中,让智能体... 近年来,强化学习方法在游戏博弈、机器人导航等多种应用领域取得了令人瞩目的成果.随着越来越多的现实场景需要多个智能体完成复杂任务,强化学习的研究领域已逐渐从单一智能体转向多智能体.而在多智能体强化学习问题的研究中,让智能体学会协作成为当前的一大研究热点.在这一过程中,多智能体信用分配问题亟待解决.这是因为部分可观测环境会针对智能体产生的联合动作产生奖励强化信号,并将其用于强化学习网络参数的更新.也就是说,当所有智能体共享一个相同的全局奖励时,难以确定系统中的每一个智能体对整体所做出的贡献.除此之外,当某个智能体提前学习好策略并获得较高的回报时,其他智能体可能停止探索,使得整个系统陷入局部最优.针对这些问题,本文提出了一种简单有效的方法,即基于奖励滤波的信用分配算法.将其他智能体引起的非平稳环境影响建模为噪声,获取集中训练过程中的全局奖励信号,经过滤波后得到每个智能体的局部奖励,用于协调多智能体的行为,更好地实现奖励最大化.我们还提出了基于奖励滤波的多智能体深度强化学习(RF-MADRL)框架,并在Open AI提供的合作导航环境中成功地进行了验证.实验结果表明,和基线算法相比,使用基于奖励滤波的深度强化学习方法有着更好的表现,智能体系统策略收敛速度更快,获得的奖励更高. 展开更多

关键词 多智能体系统 深度强化学习 信用分配 奖励滤波 合作导航

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基于复合控制的飞机舵机伺服系统动态仿真 被引量：2

17

作者 谭成午 张桂香 刘福建 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第1期77-80,193,共5页

飞机舵机系统是一个液压伺服系统,由于液压伺服系统具有非线性和不确定性,普通的控制方法难以达到较好的控制效果。为了提高舵机控制器的控制效果,改善液压舵机系统综合性能,提出一种CA-CMAC与模糊PID并行控制方法用于飞机舵机控制系统... 飞机舵机系统是一个液压伺服系统,由于液压伺服系统具有非线性和不确定性,普通的控制方法难以达到较好的控制效果。为了提高舵机控制器的控制效果,改善液压舵机系统综合性能,提出一种CA-CMAC与模糊PID并行控制方法用于飞机舵机控制系统。利用Simulink平台进行建模仿真,并与传统的PID和P1D与CMAC并行控制方法进行对比。仿真结果表明,CA-CMAC与模糊PID并行控制方法据有更好的控制效果,大大减少了系统响应时间。改进方法结合了CMAC与模糊PID的优点,提高了液压舵机伺服系统的综合性能。 展开更多

关键词 神经网络 信度分配 复合控制

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金融创新背景下个体网络借贷犯罪行为的认定 被引量：1

18

作者 谭宇 王肃之 《北京邮电大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2016年第2期39-44,共6页

个体网络借贷发展迅速,但监管缺失导致了该行业的畸形发展,刑事风险攀升。《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》首次对个体网络借贷做出规定,意义重大。个体网络借贷中债权转让和平台担保两种模式游走于罪与非罪的模糊地带,在相关... 个体网络借贷发展迅速,但监管缺失导致了该行业的畸形发展,刑事风险攀升。《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》首次对个体网络借贷做出规定,意义重大。个体网络借贷中债权转让和平台担保两种模式游走于罪与非罪的模糊地带,在相关立法和司法解释出台前,对这两种平台经营模式,刑法应该保持谦抑,谨慎介入。 展开更多

关键词 个体网络借贷 债权转让 平台担保 非法集资 非法经营

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一种快速收敛的核CMAC神经网络模型 被引量：1

19

作者 孔敏 朱大奇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期1938-1941,共4页

为了提高CMAC(cerebellarmodelarticulationcontrollers)神经网络实时在线学习的快速性和准确性,在核CMAC的基础上引入了信度分配的概念。在核空间内,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倒数成比... 为了提高CMAC(cerebellarmodelarticulationcontrollers)神经网络实时在线学习的快速性和准确性,在核CMAC的基础上引入了信度分配的概念。在核空间内,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倒数成比例,设计了一种基于信度分配的核CMAC的训练规则,使网络的学习速度和网络逼近精度及建模能力得到提高。仿真结果表明基于信度分配的核CMAC结合了核CMAC与信度分配CMAC的优点,隐去了映射所带来的复杂运算,有较快的学习速度和训练精度及建模能力。 展开更多

关键词 CMAC神经网络 核CMAC 信度分配 可信度

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过热汽温改进CMAC神经网络控制 被引量：1

20

作者 陈立军 孙博 +1 位作者 薛宏 赵丽丽 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2010年第11期5-8,共4页

针对过热汽温大惯性、大滞后的动态特性及在电厂单元机组中的控制难点,同时鉴于常规CMAC神经网络自身的缺陷,将基于信任度分配的CMAC算法(CA-CMAC)应用于过热汽温系统的控制中,仿真结果验证了该控制方法较常规串级控制系统及过热汽温CMA... 针对过热汽温大惯性、大滞后的动态特性及在电厂单元机组中的控制难点,同时鉴于常规CMAC神经网络自身的缺陷,将基于信任度分配的CMAC算法(CA-CMAC)应用于过热汽温系统的控制中,仿真结果验证了该控制方法较常规串级控制系统及过热汽温CMAC控制具有更快的收敛速度和准确性。 展开更多

关键词 过热汽温控制 CMAC 信度分配 仿真

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