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RBFN输出层学习率的一种稳定算法
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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。 展开更多
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
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