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文档简介

1、CMAC网络,朱宇涛 双银锋 叶伟,CMAC网络是J.S.Albus于1975年最先提出来的，称为：“小脑模型关节控制器”，英文缩写是Cerebella Model Arculation Controller 。它是仿照小脑如何控制肢体运动的原理而建立的一种神经网络模型。 CMAC网络最初主要用来求解机械手的关节运动。W.T.Miller等人把CMAC网络成功的运用到机器人的控制上，S.Cetinkunt等又将其运用到高精度机械工具的伺服控制,CMAC网络的基本结构,CMAC网络的工作过程,时就已经确定。输入空间中的一个点对应于a中的C个元素1，也即对应相联空间A中的一个局部区域,A,W,F(

2、x1,F(x2,图二,2）P：AY，即Y=P(a)=Wa ，这一功能由CMAC网络的输出层来实现。这是一线形映射，其中,对于第i个输出，则有,i=1,2,.,r） 【2,其中：ydi和yi分别表示第i个输出分量的期望值和实际值；为学习率,证明：令 ， 则,可以证明，当02时可保证该学习算法的收敛性,即,7,8,若要求迭代学习过程稳定，即,则根据离散系统的稳定性条件，要求 ，即要求02。得证,因为,CMAC网络具有以下特性： （1）可实现从输入到输出的任意映射，输入向量各分量的量化精度越高，分块越细，逼近任意函数的精度就越高。 （2）具有局部扩展功能，即在输入空间中靠近的向量，对应的输出也是靠近

3、的（见图三）。 （3）采用LMS（最小均方规则）自适应算法，又称算法，可得到全局最小值。 （4）由于相联空间中只有C个元素为1，其余全部为0，因此在一次训练中只有少数的连接权需要调整，计算量比BP网络要小（见图二、图三,程序举例,Ap存储器,固定增益控 制 器,CMAC网 络,CMAC F(S0)学 习 算 法,比较,轨迹规划器,Sd,S0,F(Sd,S0,S0,S0,CMAC网络在机械手控制中应用的框图,Si,E,程 序 举 例 设一个二维输入Si(S1,S2),量化级S1为5级，S2为7级 Step1：从S到M的映射 Step2：由M映射到A Step3：由A映射到Ap Step4：Ap里的权值求和得到输出F Step5：权值的学习和调整,表一,C4，共12个感知器M=12，即量化级为12时，输入

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