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CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例介紹

  • 　應(yīng)用 　　CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有小腦的機(jī)能，因而，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人的運動控制?；蛘叻催^來說，正是為了機(jī)器人的運動控制，Albus構(gòu)造了CMAC神經(jīng)系統(tǒng)，以模擬脊椎動物的小腦機(jī)能。 正如Albus所說的：“然而，對我
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CMAC網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人手眼系統(tǒng)位置控制中的應(yīng)用

  • 摘要：在機(jī)器人手眼系統(tǒng)位置控制中，用CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了機(jī)器人非線性視覺映射關(guān)系模型，實現(xiàn)了圖像坐標(biāo)到機(jī)器人坐標(biāo)的變換。該模型采用了一種新的多維CMAC網(wǎng)絡(luò)的處理方法——疊加處理法。實驗，與BP網(wǎng)絡(luò)
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CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用分析

  • 　應(yīng)用　　CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有小腦的機(jī)能，因而，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人的運動控制。或者反過來說，正是為了機(jī)器人的運動控制，Albus構(gòu)造了CMAC神經(jīng)系統(tǒng)，以模擬脊椎動物的小腦機(jī)能。 正如Albus所說的：“然而，對我來說，
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基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID參數(shù)自整定方法的研究

  • 建立一個基于改進(jìn)的CMAC小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID參數(shù)自整定控制系統(tǒng)，該PID參數(shù)的整定方法為基于規(guī)則的整定方法，不必精確地辨識被控對象的數(shù)學(xué)模型，只需將系統(tǒng)誤差 的時間特性中的特征值送入CMAC網(wǎng)絡(luò)，CMAC再根據(jù)輸入的特征值得出相應(yīng)的PID參數(shù)的變化量，即可實現(xiàn)PID參數(shù)的自整定。
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基于DSP+CPLD的伺服控制卡的設(shè)計

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