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基于信任度分配的小脑模型节点控制器改进算法及其收敛性分析
被引量：
6
1
作者
张蕾
曹其新
+1 位作者
李杰
张春余
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期377-380,385,共5页
针对传统小脑模型节点控制器(CMAC)算法中的学习干扰现象,给出了一种基于信任度分配的CMAC改进算法(CA-CMAC).该算法将每个存储单元被激活次数的倒数作为该单元的信任度,误差的分配与该单元的信任度成正比.然后提出了信任度矩阵和信任...
针对传统小脑模型节点控制器(CMAC)算法中的学习干扰现象,给出了一种基于信任度分配的CMAC改进算法(CA-CMAC).该算法将每个存储单元被激活次数的倒数作为该单元的信任度,误差的分配与该单元的信任度成正比.然后提出了信任度矩阵和信任度关联矩阵的概念,并根据线性方程组迭代理论,证明了改进算法在增量学习时的收敛性,给出了收敛条件并进行了验证.通过二自由度平面机器人臂逆动力学求解的仿真,比较了CA-CMAC与传统CMAC的性能,结果表明,CA-CMAC具有更快的收敛速度.
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关键词
小脑模型节点控制器
信任
度
分配
学习干扰
收敛性
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职称材料
基于量子精英蛙的最小属性自适应合作型协同约简算法
被引量：
6
2
作者
丁卫平
王建东
管致锦
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期743-753,共11页
属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,现已证明求决策表的最小属性约简是一个典型NP-Hard问题.提出一种基于量子精英蛙的最小属性自适应合作型协同约简算法.该算法首先将进化蛙群编码为多状态量子染色体形式,利用量子精英蛙快速引...
属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,现已证明求决策表的最小属性约简是一个典型NP-Hard问题.提出一种基于量子精英蛙的最小属性自适应合作型协同约简算法.该算法首先将进化蛙群编码为多状态量子染色体形式,利用量子精英蛙快速引导进化蛙群进入最优化区域寻优,有效增强进化蛙群的收敛速度和全局搜索能力.然后构建一种自适应合作型协同进化的最小属性约简模型,融合蛙群最优执行经验和分配信任度自适应分割属性约简集,并以模因组内最优精英蛙优化各自选择的属性子集,提高属性约简的协同性和高效性,快速找到全局最小属性约简集.实验研究表明提出的算法在搜索最小属性约简解时具有较高的执行效率和精度.
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关键词
最小属性约简
量子精英蛙
合作型协同进化
自适应分割
最优执行经验
分配信任度
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职称材料
D-S证据理论在气固流化床流态判别中的应用
3
作者
丁浩
冀海峰
+2 位作者
李强伟
黄志尧
李海青
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第z2期679-681,共3页
基于D-S证据理论,并结合模糊数学的知识,给出了一种流化床流态判别的数据融合方法。通过差压传感器和电容层析成像传感器分别采集信号,利用提取的特征值对各传感器的信任度函数进行分配,再利用D-S证据理论进行目标融合,得到最终流态判...
基于D-S证据理论,并结合模糊数学的知识,给出了一种流化床流态判别的数据融合方法。通过差压传感器和电容层析成像传感器分别采集信号,利用提取的特征值对各传感器的信任度函数进行分配,再利用D-S证据理论进行目标融合,得到最终流态判别结果。通过单传感器判别结果与融合的判别结果比较,说明了这种方法具有一定的优越性。
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关键词
D-S证据理论
数据融合
气固流化床
信任
度
函数
分配
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职称材料
题名
基于信任度分配的小脑模型节点控制器改进算法及其收敛性分析
被引量：
6
1
作者
张蕾
曹其新
李杰
张春余
机构
上海交通大学机器人研究所
威斯康星大学智能维护中心
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期377-380,385,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50128504)
文摘
针对传统小脑模型节点控制器(CMAC)算法中的学习干扰现象,给出了一种基于信任度分配的CMAC改进算法(CA-CMAC).该算法将每个存储单元被激活次数的倒数作为该单元的信任度,误差的分配与该单元的信任度成正比.然后提出了信任度矩阵和信任度关联矩阵的概念,并根据线性方程组迭代理论,证明了改进算法在增量学习时的收敛性,给出了收敛条件并进行了验证.通过二自由度平面机器人臂逆动力学求解的仿真,比较了CA-CMAC与传统CMAC的性能,结果表明,CA-CMAC具有更快的收敛速度.
关键词
小脑模型节点控制器
信任
度
分配
学习干扰
收敛性
Keywords
cerebellar model articulation controller (CMAC)
credit assignment
learning interference
convergence property
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于量子精英蛙的最小属性自适应合作型协同约简算法
被引量：
6
2
作者
丁卫平
王建东
管致锦
机构
南通大学计算机科学与技术学院
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期743-753,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61139002
61300167)
+4 种基金
计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)开放课题(KFKT2012B28)
江苏省高校自然科学研究资助项目(12KJB520013)
江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXZZ11_0219)
南通市科技计划应用研究项目(BK2011062)
南通大学自然科学类科研基金前期预研项目(12ZY016)
文摘
属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,现已证明求决策表的最小属性约简是一个典型NP-Hard问题.提出一种基于量子精英蛙的最小属性自适应合作型协同约简算法.该算法首先将进化蛙群编码为多状态量子染色体形式,利用量子精英蛙快速引导进化蛙群进入最优化区域寻优,有效增强进化蛙群的收敛速度和全局搜索能力.然后构建一种自适应合作型协同进化的最小属性约简模型,融合蛙群最优执行经验和分配信任度自适应分割属性约简集,并以模因组内最优精英蛙优化各自选择的属性子集,提高属性约简的协同性和高效性,快速找到全局最小属性约简集.实验研究表明提出的算法在搜索最小属性约简解时具有较高的执行效率和精度.
关键词
最小属性约简
量子精英蛙
合作型协同进化
自适应分割
最优执行经验
分配信任度
Keywords
minimum attribute reduction
quantum elitist frog
cooperative co-evolution
self-adaptive decomposition
best performance experience
assignment credit
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
D-S证据理论在气固流化床流态判别中的应用
3
作者
丁浩
冀海峰
李强伟
黄志尧
李海青
机构
工业控制技术国家重点实验室浙江大学自动化仪表研究所
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第z2期679-681,共3页
基金
国家自然科学基金重大项目(No.59995460-5)
国家"863"计划专项经费资助项目(2001AA413210)
文摘
基于D-S证据理论,并结合模糊数学的知识,给出了一种流化床流态判别的数据融合方法。通过差压传感器和电容层析成像传感器分别采集信号,利用提取的特征值对各传感器的信任度函数进行分配,再利用D-S证据理论进行目标融合,得到最终流态判别结果。通过单传感器判别结果与融合的判别结果比较,说明了这种方法具有一定的优越性。
关键词
D-S证据理论
数据融合
气固流化床
信任
度
函数
分配
Keywords
D-S evidence theory
Data fusion
Gas-solid fluidized bed
Belief function assignment
分类号
TP21 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信任度分配的小脑模型节点控制器改进算法及其收敛性分析
张蕾
曹其新
李杰
张春余
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
6
在线阅读
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职称材料
2
基于量子精英蛙的最小属性自适应合作型协同约简算法
丁卫平
王建东
管致锦
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2014
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
D-S证据理论在气固流化床流态判别中的应用
丁浩
冀海峰
李强伟
黄志尧
李海青
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
0
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职称材料
已选择
0
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