基于CMAC小脑模型的数据学习与预测matlab实现

最新推荐文章于 2025-07-25 22:55:58 发布
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文章标签： 学习 matlab 深度学习
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本文介绍了如何使用matlab实现CMAC小脑模型进行数据学习和预测。通过生成随机数据，利用cmac函数创建模型并进行训练，然后使用训练好的模型对测试数据进行预测，并通过可视化展示模型性能。CMAC模型适用于处理高维度数据，如时间序列和图像数据。

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基于CMAC小脑模型的数据学习与预测matlab实现

CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller，小脑模型关节控制器）是一种基于小脑结构的模型，其模拟了小脑的分层结构和功能机制。在数据学习和预测领域，CMAC小脑模型可以被用作一种有效的工具来处理高维度的数据。本文将介绍如何使用matlab来实现基于CMAC小脑模型的数据学习和预测。

首先，我们需要生成一些数据来进行训练和测试。我们使用matlab中的rand函数来生成一个1000x2的矩阵，表示从[0,1]范围内随机生成的1000个数据点。我们将其中的前800个数据点用于训练模型，将后200个数据点用于测试模型性能。

X = rand(1000,2);
train_X = X
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基于CMAC小脑模型的数据训练与预测：MATLAB仿真
CodeByte的博客
09-11 285
然后，我们生成了训练数据，这里使用了一个简单的正弦函数作为训练数据的输出。接下来，我们通过离线训练阶段计算了每个存储器单元的权重，其中使用了简单的累加法来计算权重。最后，我们使用在线预测阶段对新的输入数据进行预测，并绘制了训练数据和预测数据的曲线。CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）是一种基于小脑模型的神经网络，它通过模拟小脑的结构和功能来实现数据训练和预测的目标。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行CMAC小脑模型的数据训练和预测的仿真。
CMAC神经网络控制算法与Simulink集成实践
weixin_42627459的博客
09-19 1712
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：CMAC（小脑模型关节控制器）是一种基于神经网络的算法，广泛应用于机器人控制、系统辨识等领域。本文档介绍如何在MATLAB环境下利用s函数将CMAC模型集成至Simulink仿真中。详细步骤涵盖CMAC神经网络结构、s函数的创建与配置、Simulink仿真过程以及MATLAB编程知识。文档强调了CMAC s函数设计的重要性，并通过实例...
基于CMAC小脑模型的数据训练和预测matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-25 1071
其次，CMAC的分布表达式中，一个值由散布于许多计算单元的活性模式表示，每个计算单元有涉及许多不同值的表达，因此每个计算单元都有一个感受野，即它所表达的所有值的集合，这相当于每个计算单元都对应一个模糊集合，或者说感受野相当于隶属函数。小脑模型关节控制器（CMAC）是由含局部调整，相互覆盖接受域的神经元组成，J.S.Albus于20世纪70年代提出了CMAC，它是模拟人的小脑的一种学习结构，是基于表格查询式输入输出的局部神经网络模型，提供了一种从输入到输出的多维非线性映射能力。
【智能控制】第四章 神经网络基本理论,激活函数，多层前向BP网络，自组织网络，CMAC网络
周文龙的博客
12-07 1231
生物神经元主要由细胞体、树突和轴突组成，树突和轴突负责传入和传出信息，兴奋性的冲动沿树突抵达细胞体，在细胞膜上累积形成兴奋性电位；相反，抑制性冲动到达细胞膜则形成抑制性电位。两种电位进行累加，若代数和超过某个阈值，神经元将产生冲动。
【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-20 353
小脑模型关节控制器（Cerebellar Model Articulation Controller，CMAC）是由美国J. S. Albus 博士于1975年提出的一种基于局部逼近的神经网络。它是受到生物小脑神经结构和功能的启发而设计的，具有学习速度快、实时性好等优点，在机器人控制、函数逼近、模式识别等领域有广泛应用。CMAC网络的基本思想是将输入空间进行划分，每个输入对应一组地址，这些地址对应着存储单元，存储单元中存储着相应的权值。
基于小脑模型神经网络轨迹跟踪matlab程序
weixin_47365903的博客
11-28 1659
存储单元数通常比所考虑问题的最大可能输入空间的分块数少得多，故实现的是多对一的映射，即多个分块映射到同样一个存储器地址上。中间层由若干个基函数构成，对任意一个输入只有少数几个基函数的输出为非零值，称非零输出的基函数为作用基函数，作用基函数的个数为泛化参数c,它规定了网络内部影响网络输出的区域大小。这种映射称为局部泛化，c为泛化常数。①它是基于局部学习的神经网络，它把信息存储在局部结构上，使每次修正的权很少，在保证函数非线性逼近性能的前提下，学习速度快，适合于实时控制；网络的输出为AP中c个单元的权值的和。
【CMAC小脑网络】基于CMAC的目标分类matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-27 1699
1.软件版本 MATLAB2021a2.本算法理论知识 程序流程如下所示： CMAC的基本原理为：对于每个输入，中只有个单元为1，而其余的均为0，因此是一个稀疏矩阵。哈希编码是压缩稀疏矩阵的常用技术，具体方法是通过一个产生随机数的程序来实现的。以的地址作为随机数产生的程序的变量，产生的随机数作为的地址。由于产生的随机数限制在一个较小的整数范围内，因此远比小得多。显然，从到的压缩是一种多对少的随机映射。在中，对每一个样本有个随机地址与之对应，个地址存放的权值通过学习得到，其累加和即作为CMAC的输.
【CMAC】基于CMAC小脑模型的人体行走姿态识别算法仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
05-26 1000
1.软件版本 matlab2019a 2.本算法理论知识 CMAC最大特点是局部逼近，因此它具有特殊的结构。 如上图，假设输入是二维，即X=(x1,x2)X=(x1,x2)，x1,x2∈[0,5]x1,x2∈[0,5]（即使不是也可以先标准化，[0,5][0,5]不是固定的，可以是其他，本文只是为了好理解而使用这个范围）。 (1)每一维的输入xixi都具有层mm和块nbnb的概念（注意，这个层的意思和一般神经网络层的意思不一样）。在图中Tier是层的意思，也就是每一维具有m=4...
基于MATLAB的连续CMAC小脑模型和离散CMAC小脑模型的训练测试仿真+代码操作视频
06-04
2.内容：基于MATLAB的连续CMAC小脑模型和离散CMAC小脑模型的训练测试仿真+代码操作视频 3.用处：用于CMAC小脑模型编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本...
Python编程进阶知识之第二课学习网络爬虫（selenium）
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07-18 1401
selenium库是一种用于 Web 应用程序测试的工具，它可以驱动浏览器执行特定操作，自动按照脚本代码做点击、输入、打开、验证等操作，支持的浏览器包括 IE、Firefox、Safari、Chrome、Opera 等。而在办公自动化中如果经常需要使用浏览器操作某些内容，就可以使用selenium库来实现，例如将大量数据上传到网页中，与requests库不同的是，selenium库是基于浏览器的驱动程序来驱动浏览器执行操作的。且浏览器可以渲染网页代码，因此通过selenium。
日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N3阶段（10）：ような复习
qq_22146161的博客
07-25 343
自己在今年，在日本留学中，目前在语言学校，我自己不是那种一学什么的都能会的人，只能依靠自己一点一点积累，学习也分为很多种，自己跟着课本学是一种方法，如果记录下来，整理好，教给别人也是一种方式，我希望，以后每天一篇小的日语知识点小记，来构建基础，同时也可以帮助他人。草木在发芽，孩子在长大，岁月的列车不为谁而停下，不断学习，不断记录，本次学习又开始了一个新段落，当然，变得更加有难度了。如果您喜欢这个系列，请关注一下，您的关注，就是我持续创作的动力。
C++编程学习（第13天）
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1、首先客户端位置是一台电脑或手机，在打开浏览器以后，比如输入http://www.zdns.cn的域名，它首先是由浏览器发起一个DNS解析请求，如果本地缓存服务器中找不到结果，则首先会向根服务器查询，根服务器里面记录的都是各个顶级域所在的服务器的位置，当向根请求http://www.zdns.cn的时候，根服务器就会返回.cn服务器的位置信息。2、递归服务器拿到.cn的权威服务器地址以后，就会寻问cn的权威服务器，知不知道http://www.zdns.cn的位置。
Yolo底层原理学习（V1~V3）（第一篇）
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流水不争，滔滔不绝。陌生人，我们一起加油ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ
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07-21 475
本文摘要介绍了数据报表处理中的关键函数和美化技巧。主要内容包括：1）常用聚合函数（SUM、AVG、MAX等）及日期处理方法；2）SUMIF、SUMIFS等条件函数的应用；3）环比、同比的计算方法；4）数据验证和错误处理技巧；5）报表美化三要素（字体调整、边框划分、条件格式）；6）双表美化步骤和汇报格式建议。重点强调了函数语法、常见错误规避以及通过格式优化提升报表可读性的实用技巧。
【电赛学习笔记】MaxiCAM 图像基础操作
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07-25 428
多层感知机（深度学习-李沐-学习笔记）
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07-25 157
整个社区系统按照业务边界进行初始化分：用户、文章、评论、专栏、消息通知；普通用户：社区的注册用户，围绕文章主体展开其覆盖的业务功能点；管理员：整个系统运营管理，如标签、分类管理、文章审核等。管理员：作为官方角色，负责整个社区的生态运营。社区系统的用户角色权限：管理员>用户>读者。用户：编辑发布修改文章。
MATLAB实现连续与离散CMAC小脑模型仿真实践
资源摘要信息:"基于MATLAB的连续CMAC小脑模型和离散CMAC小脑模型的训练测试仿真+代码操作视频" 知识点详细解析： 1. MATLAB开发环境： MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析...
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