【摘 要】
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针对智能假腿对不同步行模式（如上坡、下坡／楼梯、平地行走等）的力矩进行实时跟踪控制的需要，提出了一种新型变结构的小脑模型神经网络控制器（CMAC）．CMAC利用一种随机重连学习算法对
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海理工大学管理学院,江苏大学工商管理学院
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针对智能假腿对不同步行模式（如上坡、下坡／楼梯、平地行走等）的力矩进行实时跟踪控制的需要，提出了一种新型变结构的小脑模型神经网络控制器（CMAC）．CMAC利用一种随机重连学习算法对CMAC的输入模式进行遍历，其结构自组织到一个相对稳定状态．研究结果表明，在该状态下神经元上的输入连接不均匀分布，其度分布服从幂律分布，从而起到了优化CMAC结构的作用、这种变结构CMAC可以改善智能假腿适应步态变化的跟踪效果．
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