1)CMAC neural networkCMAC神经网络
1.Fuzzy CMAC neural network control of the electrohydraulic position servo systems subjected to unknown disturbances;电液位置伺服系统的模糊CMAC神经网络控制研究
2.Application of CMAC neural network with Gaussian basis functions to overcoming nonlinear friction;高斯基函数CMAC神经网络用于克服摩擦非线性的研究
3.Simulation of submarine maneuvers using CMAC neural networksCMAC神经网络在潜艇操纵控制中的仿真应用
英文短句/例句
1.CMAC-Based NN-PID Control Algorithm Research;基于CMAC神经网络的控制算法研究
2.Design of Industry Steady-State Optimization Based on CMAC;基于CMAC神经网络的工业稳态优化设计
3.Fuzzy CMAC neural Network Based on Simulated double Annealing基于模拟双退火的模糊CMAC神经网络
4.The Application of FCMAC Neural Network for Motion Control of AUVs;模糊CMAC神经网络在AUV运动控制中的应用
5.Research and Application in Conceptual Mapping Method and Learning Algorithm of CMAC Neural Network;CMAC神经网络概念映射及学习算法研究与应用
6.Applications of CMAC Neural Networks on Torque Controlling of Switched Reluctance Motors;CMAC神经网络在变磁阻电动机转矩控制中的应用
7.Algorithm of CMAC neural network on linear compress;基于相联空间线性压缩的CMAC神经网络的算法
8.Fuzzy CMAC Control Design for Hypersonic Vehicle高超声速飞行器的模糊CMAC神经网络控制器设计
9.CMAC Neural Network Control on Electrical Load Simulator电动负载模拟器的CMAC神经网络复合控制
10.Simulation of submarine maneuvers using CMAC neural networksCMAC神经网络在潜艇操纵控制中的仿真应用
11.High-precision control of giant magnetostrictive actuator based on CMAC neural network基于CMAC小脑神经网络的超磁致伸缩作动器高精度控制的仿真研究
12.The Study of Reentry Guidance Law Based on CMAC Network基于CMAC网络的飞行器再入制导研究
13.CMAC and PID Combined Optimization and Control of PMSM Regulating SystemPMSM调速系统CMAC网络PID并行优化控制
14.BP Network and Neual Network Tool Kit in MATLABBP神经网络与MATLAB神经网络工具箱
15.An improved conceptual mapping method for B-spline CMAC一种改进的B样条CMAC网络概念映射方法
16.Reentry Trajectory Guidance Design for Hypersonic Vehicles Based on CMAC Network基于CMAC网络的飞行器再入标准轨道制导
17.Nerve Cell Discrete-time Sliding Mode Control of Position Servo System Based on CMAC基于CMAC的位置伺服系统神经元离散滑模控制
18.Hopfield neural network霍普菲尔德神经网络
相关短句/例句
CMAC neural networksCMAC神经网络
1.Research on active magnetic bearings control based on CMAC neural networks;基于CMAC神经网络的主动磁轴承控制研究
2.CMAC neural networks-based robust-adaptive feedback linearization for MIMO nonlinear systems;CMAC神经网络用于一类不确定MIMO非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化
3.Complex control of the turntable of a shipborne radar based on CMAC neural networks;基于CMAC神经网络的舰载雷达转台的复合控制
3)CMAC neural networkCMAC 神经网络
1.A scheme of fault diagnosis system for rotating machinery based on CMAC neural network is presented.提出一种基于 CMAC 神经网络的旋转机械故障诊断系统方案,重点阐述了系统的硬件结构及软件设计思想,通过采用低功耗、微型化设计达到便携式要求。
4)fuzzy CMAC neural network模糊CMAC神经网络
1.A fuzzy CMAC neural network controller and its mixed learning algorithms;模糊CMAC神经网络控制系统及混合学习算法
2.In this paper,fuzzy CMAC neural network is compound with the optimal control method (H-J-B) to realize the the optimal control strategy of three-link manipulator.研究了将模糊CMAC神经网络和最优控制方法Hkamilton-Jacobi-Bellman(H-J-B)相结合来实现三连杆机械臂的最优控制策略。
5)Generalized CMAC Neural Network广义CMAC神经网络
1.Generalized CMAC Neural Network and Its Application in Air-Fuel Ratio Control;广义CMAC神经网络及在空燃比控制中的应用
6)Higher-order CMAC neural network高阶CMAC神经网络
延伸阅读
Hopfield神经网络模型Hopfield神经网络模型Hopfield neural network model 收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
