江门登高维修车出租,   江门登高安装车出租,   江门登高车出租   🌑天不生无用之人,   地不长无用之草 🌑    登高车CMAC的组成原理???    CMAC学习及信息存储部分定义, 权值向量为系统期望输出，和系统实际输出。权值向量中只有C个元素被启动，并产生权值更新的过程，而并非所有的权值都更新。 该还提出了两种改进的学习算法。作为联想记忆网络，CMAC与Hopfield网络不同，后者是回馈网络，其权值是通过计算一次获得；而CMAC是前馈网络，其权值是通过迭代逐次学习得到的。除最陡梯度下降法外，还有神经心理学家Hebb提出的学习规则：当某一突触（连接）两端的神经元的启动同步时，该连接的强度应增强，反之减弱，称之为Hebb学习；竞争学习也常用在输出神经元之间有侧向抑制性连接的神经网络。在权值空间较大时常采用杂凑编码，从而把逻辑权值空间映射到一个物理上可以实现的较小空间。由于计算机技术的发展导致存储空间的问题已经到很好的解决，杂凑编码目前已很少应用。误差被平均分配到C个被激活的权值单元内而未加区别对待，因此具有盲目性，即未考虑每个权值元素的可信度或者成熟度。提出了一种基于信度分配的CMAC网络，并应用于登高车控制的在线学习训练。提出了一种具有自适应自组织的CMAC网络，以解决一类非确定非线性系统。通过改进CMAC学习因子的方法，放宽了CMAC稳定的条件。

           CMAC输出部分CMAC输出为ty，并假定输入变量ρ量化后变换为jρ时，那么有通常ty)(输出是有限幅的，即maxmin)(≤≤ytyy。CMAC的输出只与权值空间中的C个元素有关；而由式.可知权值空间中的N个元素中，只有C个元素被更新，而且学习算法较为简单。以上两个特点决定了CMAC算法计算的快速性，占用的内存小等特点。

            CMAC的基函数是矩形函数，非常简单并导致计算也非常快，但是也带来一个缺点即任何光滑的输出函数只能用阶梯形函数去逼近，因而逼近的精度取决于分辨率。但是较好高的分辨率会带来内存量的增加，和计算量的增加。为了逼近连续函数，可以取基函数为高斯函数，样条函数等~。把CMAC的发展归为两类：算法的改进和模型结构的改进与优化，并提出了一种广义模糊CMAC神经网络，并应用于电液伺服系统的控制。 研究了CMAC结构参数与学习性能的关系，研究结构表明，在样本分布和量化级数不变的情况下，泛化均方差和学习均方差是学习率的非增函数，因此提出在满足存储空间和计算速度的要求下，尽量使得权值学习率尽量的大。提出采用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间，相应的将CMAC函数逼近器改成模糊CMAC（FuzzyCMAC，FCMAC），并应用于多登高车的协调控制的研究。但是这种状态空间的模糊分割的隶属函数是人为的和粗糙的；文章指出可以通过神经网络来调整隶属度函数，但是训练同样也需要一定的样本和时间。提出一种基于信度学习的方法，学习速率随学习次数的增加而变化。在训练样本在量化空间中均匀分布的情况下， 提出了M-CMAC，使学习速率提高到时CMAC的稳定性也得到提高。介绍了CMAC在登高车中的应用研究。采用CMAC控制器实现轮式登高车的跟踪控制； 提出一种改进的CMAC完成两轮登高车的平衡控制   则把CMAC用于伺服及轻巧手指的控制。实验及仿真表明，CMAC满足登高车运动实时控制，自适应等要求。针对非线性，非确定性系统，及附带摩擦特性的伺服系统的应用研究备受关注，应用的对象包括，直升机，交流感应电动机，电液伺服系统,。在系统故障诊断方面也有应用。

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          综上所述，近来CMAC的发展主要限于其结构参数与学习性能的改进上，但是进展不大，更多的则注重于CMAC的应用研究，把CMAC与H∞控制相结合以增强H∞的控制性能，高阶,,等特殊结构的CMAC的应用研究和基于模糊CMAC的预测控制等频频出现在国际会议集上。着重讨论基于CMAC对不同控制结构的改进，以不影响计算的快速性和学习收敛性为前提，在传统CMAC－P复合控制的基础上通过组合找到一种改进的适合应用于分布式控制系统中的控制器结构。CMAC~由于结构简单，能有效的从输入输出数据中提取信息并以权值的形式存储下来，与其它网络相比具有快速的学习速度和收敛率。

          分布式运动系统的协调控制研究内容比较丰富，主要包括：多个伺服系统组成的多机协调，多个自主移动登高车的追踪或者保持队形控制，多个大功率电动机共同拖动的带式输送机的功率平衡控制，平稳启动控制等,即速度协调，功率协调，位置协调等。考虑在多机拖动系统中负载的复杂性，控制系统组成复杂性，具有时变、非线性特性，建模困难等特点，提出采用基于CMAC的学习控制来解决多机协调控制。神经网络控制的核心就是神经元的学习算法，所以神经网络控制也称为基于神经元的学习控制，或者叫基于连接主义的学习控制。CMAC~结构简单，能有效的从输入输出数据中提取信息并以权值的形式存储下来，与其它网络相比，具有快速的学习速度和收敛率。只要输入空间被量化得足够好，分辨率足够高，则CMAC可以任意精度逼近任意函数，因此本文提出采用CMAC的学习控制来解决多机拖动的协调问题。

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