【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

最新推荐文章于 2025-04-03 11:11:24 发布
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分类专栏： # 第1章·神经网络 文章标签： 学习 matlab CMAC 小脑模型神经网络 人工智能
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目录

1.使用软件和版本

2.CMAC小脑模型神经网络概述

2.1 CMAC网络结构

2.2 CMAC地址映射

2.3 学习过程

3.CMAC网络的MATLAB编程实现

4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析

4.1 分辨率

4.2 重叠度

4.3 学习率

5.视频操作步骤演示

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matlab-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-源码
09-29
本文将详细讲解基于MATLAB的连续CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller，小脑模型关节控制器）和离散CMAC小脑模型的训练与测试仿真。MATLAB是一种强大的数学计算和可视化软件，广泛应用于科学研究和工程...
第十一部分小脑模型CMAC神经网络PPT学习教案.pptx
10-04
本资源为第十一部分小脑模型CMAC神经网络PPT学习教案，涵盖了CMAC网络的基本思想、结构模型、工作原理、泛化能力、仿真示例等方面的知识点。以下是对该资源的详细解读和知识点总结： 一、CMAC网络的基本思想与结构...
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 1003
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。
基于CMAC小脑模型的数据训练与预测：MATLAB仿真
CodeByte的博客
09-11 249
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。
基于小脑模型神经网络轨迹跟踪matlab程序
weixin_47365903的博客
11-28 1612
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 1667
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神经网络控制算法与Simulink集成实践
weixin_42627459的博客
09-19 1551
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...
基于隶属度函数模糊CMAC神经网络算法matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
01-07 723
学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出。具有小脑的机能，因而，被广泛应用于机器人的运动控制。正如Albus所说的：“然而，对我来说，CMAC最重要的特征是，它提供了一种认识和理解脑计算的途径，导致了一系列关于智能系统积木的重要见解。1）CMAC是局部逼近神经网络，只对输入空间的小部分范围进行训练，只有相应小部分的几个权值调节神经网络的输出，因此对于每次的输入输出数据需要调整的权值很少，学习速度比全局神经网络快，更能符合实时控制的要求。
基于小脑模型神经网络的轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）
2201_75454341的博客
06-11 122
在这项研究的基础上，Albus J.S.于1975年根据神经生理学小脑皮层结构特点提出了一种小脑模型关联控制器，经过多年的完善和发展，形成了成熟的小脑模型神经网络理论（Cerebellar Model Articulation Controller—CMAC）。顾名思义，它具有人类小脑一般学习的功能，在多维度空间中进行映射，解决了输入端到输出端非线性的问题。（3） CMAC是一种局部逼近神经网络，它具有一种联想记忆的功能，它的每一个神经元的输入输出是一种线性关系，但总体上是一种表达非线性映射的表格系统。
【CMAC】基于CMAC小脑模型的人体行走姿态识别算法仿真
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05-26 975
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CMAC小脑模型的人体行走姿态识别算法仿真
2301_79331230的博客
09-10 108
接下来，我们使用训练数据对CMAC模型进行训练，根据输入向量计算子区域索引，并更新对应子区域和姿态标签的权重。训练完成后，我们准备测试数据，并使用训练好的CMAC模型对测试数据进行行走姿态的识别。本文介绍了一种基于CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）小脑模型的人体行走姿态识别算法，并提供了相应的Matlab仿真代码。此外，CMAC模型还可以与其他模型和算法结合使用，以提高人体行走姿态识别的准确性和稳定性。希望以上内容对您有所帮助！
从零开始学习Slam|ICP原理与应用
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ICP全称Iterative Closest Point，翻译过来就是迭代最近点。ICP在点云配准（registration）领域应用的非常广泛.
Dubbo分布式框架学习(2)
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⾃研：rediszookeeper（dubbo的推荐）：zk是⼀个分布式服务组件中的⼀个⾮常重要的组件，⾥⾯ 涉及到很多优秀的分布式设计思想，堪称⿐祖地位。nacos：nacos既可以作为注册中⼼使⽤，也可以作为分布式配置中⼼使⽤eureka：eureka是spring cloud netflix框架中著名的注册中⼼，⾥⾯的服务的续约、⼼ 跳等等的设计⾮常的经典。dubbo是⼀款⾼性能的rpc框架。什么是rpc呢？
3. 费曼学习法？
啄缘之间的博客
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Q1：什么是费曼学习法？费曼学习法（Feynman Technique）是以诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼命名的高效学习方法，其核心是“通过教别人来彻底掌握知识”。简单来说，就是“如果你不能向一个5岁孩子解释清楚某个概念，说明你并没有真正理解它”。Q2：费曼学习法的定义是什么？它是一种以输出倒逼输入的学习策略，通过“模拟教学”的方式，强制学习者将复杂概念拆解为通俗易懂的语言，从而暴露知识盲区、加深理解。学完“光合作用”后，尝试用“植物如何用阳光做饭”的比喻向他人解释。
The Rust Programming Language 学习 (九)
生命不息、战斗不止！
04-02 778
当使用泛型定义函数时，本来在函数签名中指定参数和返回值的类型的地方，会改用泛型来表示。采用这种技术，使得代码适应性更强，从而为函数的调用者提供更多的功能，同时也避免了代码的重复。assert_eq!println!assert_eq!为了参数化新函数中的这些类型，我们也需要为类型参数取个名字，道理和给函数的形参起名一样。任何标识符都可以作为类型参数的名字。
EMC知识学习五
Zhangdfhvxdul的博客
03-31 411
六、网口TVS芯片（SLVU2.8-4BTG）改为共模芯片（SP4045-04ATG）(目前是差模线间的TVS)，这个可能是解决网口问题的关键；一、三极管有三种工作状态：截止状态、放大状态、饱和状态，在数字电路中常用到开关状态即截止状态和饱和状态；放大状态：VC>VB>VE，饱和状态：VB>VE,VB>VC;截止状态：VB<VE,VB<VC;五、EMC（电磁兼容）=EMI（电磁对外干扰）+EMS（电磁耐干扰）;七、Y电容越大，通过Y电容的漏电流就越大，一般小于1mA；
Java 线程池与 Kotlin 协程 高阶学习
白高林的专栏
04-01 1069
在Java中正确关闭线程池，在Kotlin中使用合适的作用域防止内存泄漏。比如，如何用Java的线程池执行多个异步任务并处理结果，而Kotlin如何使用协程实现相同的逻辑，同时避免回调地狱，使代码更简洁。同时，实际应用场景的例子，比如网络请求或数据库操作的异步处理，会帮助我们更好地理解差异。最后，总结两者的优缺点，强调Kotlin协程在简化异步代码、减少回调嵌套、提升可读性方面的优势，同时指出在复杂线程管理或底层控制时Java线程池仍有其适用场景。
LLaMA-Factory学习（1）简介及安装步骤
jndingxin的专栏
04-02 364
LLaMA-Factory 是一个开源的 全栈大模型微调框架，支持从预训练到指令微调（SFT）、强化学习（RLHF）等全流程训练。支持多种模型：Llama、LLaMA-3、Mistral、Qwen、Baichuan、ChatGLM 等。灵活的微调方法：全参数微调（Full）、冻结微调（Freeze）、LoRA、QLoRA 等。低资源训练：通过量化（INT4/INT8）和高效算法（如 GaLore、Unsloth）降低显存占用。
Scala学习总结③
最新发布
2401_87981666的博客
04-03 194
特质叠加 由于一个类可以混入（mixin）多个 trait，且 trait 中可以有具体的属性和方法，若混入的特质中具有相同的方法（方法名，参数列表，返回值均相同），必然会出现继承冲突问题。2、一个类（Sub）混入的两个 trait（TraitA，TraitB）中具有相同的具体方法，且两个 trait 继承自相同的 trait（TraitC），及所谓的“钻石问题”，解决这类冲突问题，Scala 采用了特质叠加的策略。2. 单例对象对应的类称之为伴生类，伴生对象的名称应该和伴生类名一致。
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