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神经计算中坐标变换的网络模型(CMAC)的泛化特性

欧阳楷 陈卉 周萍 周琛

欧阳楷, 陈卉, 周萍, 周琛. 神经计算中坐标变换的网络模型(CMAC)的泛化特性. 自动化学报, 1997, 23(4): 475-481.
引用本文: 欧阳楷, 陈卉, 周萍, 周琛. 神经计算中坐标变换的网络模型(CMAC)的泛化特性. 自动化学报, 1997, 23(4): 475-481.
Ouyang Kai, Chen Hui, Zhou Ping, Zhou Chen. Generalization of Neural Network Model (CMAC) for Coordinate Transformation in Neural Computation. ACTA AUTOMATICA SINICA, 1997, 23(4): 475-481.
Citation: Ouyang Kai, Chen Hui, Zhou Ping, Zhou Chen. Generalization of Neural Network Model (CMAC) for Coordinate Transformation in Neural Computation. ACTA AUTOMATICA SINICA, 1997, 23(4): 475-481.

神经计算中坐标变换的网络模型(CMAC)的泛化特性

Generalization of Neural Network Model (CMAC) for Coordinate Transformation in Neural Computation

  • 摘要: 在神经计算中神经网络的泛化特性是一个非常重要的内容.该文简述了小脑模型 (CMAC--Cerebellar Model Areiculation Controller)的原理和学习算法,并用仿真方法讨 论了在机器人使用的坐标变换关系(输入直角坐标值,输出机器手的关节角度)下CMAC的 泛化性能:当泛化率为1:100时CMAC仍能正常工作.系统的精度虽能满足需要,但是进一 步提高却受到限制.本文还讨论了影响精度的各种因素及可能的改进方法.
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出版历程
  • 收稿日期:  1995-09-29
  • 刊出日期:  1997-04-20

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