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徐宁寿 (徐宁寿.) | 杨志鸿 (杨志鸿.)

摘要:

表文在原有尖帽样务函数型联想记忆系统(SHSF-AMS)的基础上引入了两点重大改进:一是重新定义了样条函数,使其定义域拓展到了整个输入空间,从而可以减少样条函数的数量,进而减少内存需求量;二是引入了自适应感受野的概念, 以改善联想记忆系统的适应性和提高其精度。由此得到的新型神经网络——广义尖帽样条函数型联想记忆系统(GSHSF-AMS)具有内存需求量小、收敛速度快、实时性好等优点,可用于实时控制中只要求对被控对象建立局部模型的情形。

关键词:

CMAC GSHSF-AMS 尖帽样条函数 神经网络 联想记忆系统 自适应感受野

作者机构:

  • [ 1 ] 铁道部科学研究院通号所
  • [ 2 ] 北京工业大学自动化系

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年份: 1996

语种: 中文

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