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RBFN输出层学习率的一种稳定算法
1
作者
郦小敏
王卫红
王宗学
《计算机仿真》
CSCD
2004年第2期95-97,共3页
该文运用Lyapunov稳定性原理,针对RBF网络作为辨识器和控制器,分别推导出其输出权值学习率更新的稳定算法。然后以某转台位置跟踪系统为对象进行辨识器的仿真,结果显示辨识效果大大改善;对于作为控制器的情况,选用[4]中的仿真实例进行...
该文运用Lyapunov稳定性原理,针对RBF网络作为辨识器和控制器,分别推导出其输出权值学习率更新的稳定算法。然后以某转台位置跟踪系统为对象进行辨识器的仿真,结果显示辨识效果大大改善;对于作为控制器的情况,选用[4]中的仿真实例进行仿真验证,结果表明,该方法对控制性能有一定改进。
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关键词
神经网络
智能特性
RBF网络
输出层学习率
稳定算法
权值调整
仿真
下载PDF
职称材料
题名
RBFN输出层学习率的一种稳定算法
1
作者
郦小敏
王卫红
王宗学
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《计算机仿真》
CSCD
2004年第2期95-97,共3页
文摘
该文运用Lyapunov稳定性原理,针对RBF网络作为辨识器和控制器,分别推导出其输出权值学习率更新的稳定算法。然后以某转台位置跟踪系统为对象进行辨识器的仿真,结果显示辨识效果大大改善;对于作为控制器的情况,选用[4]中的仿真实例进行仿真验证,结果表明,该方法对控制性能有一定改进。
关键词
神经网络
智能特性
RBF网络
输出层学习率
稳定算法
权值调整
仿真
Keywords
Learning rate
Network
Stable convergence
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RBFN输出层学习率的一种稳定算法
郦小敏
王卫红
王宗学
《计算机仿真》
CSCD
2004
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