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在离散型Lyapunov稳定性的意义下,导出了权值自适应学习速率的取值范围,保证控制系统的快速收敛。
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分析了神经次元分析(MCA)学习规则与该波束形成优化问题在数学描述上的相似性,利用神经MCA学习规则实现鲁棒自适应波束形成。
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本文针对BP算法存在收敛速度慢的缺点,提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法。
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模糊自适应学习控制(FALCON)在磨矿分级系统中的应用
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最后,针对迭代学习控制和单轴位移重复控制对第一周期轮廓误差无抑制能力,单轴采用自适应鲁棒控制补偿轮廓误差效果并提高其鲁棒性。
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人工神经网络(ANN)可以逼近任意复杂的非线性系统,具有较好的模式识别、自适应学习和记忆联想等能力。
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运用BP网络附加动量法和自适应学习速率法,建立神经网络模型,模拟计算涌潮波速。
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为解决许多研究者在其分类系统中未予考虑的多成份模式问题,开发了一种基于决策树、最大后验(MAP)和鲁棒排序原则的自适应boosting多标记学习算法(AdaBoost.MC)。
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FNS Limb Motion Control Based on Adaptive Iterative Learning Control Algorithm
基于自适应迭代学习算法的FNS肢体运动控制
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