Gaussian Radial Basis Function Neural Network with Correlation Based Feature Selection Applied to Medical Text Categorization
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基于机器学习的控制器提升四旋翼飞行器轨迹跟踪性能
研究人员开发了一种新颖的、基于机器学习的四旋翼飞行器反馈线性化控制框架，旨在处理未建模动力学和非线性。该系统利用高斯径向基函数神经网络，实时更新其权重以补偿空气阻力和执行器动力学等不确定性。理论上保证了控制律能够确保闭环稳定性和轨迹跟踪的渐近收敛性。在Crazyflie 2.1四旋翼飞行器上的实验表明，与基线控制器相比，该方法在跟踪精度方面有了显著提高，位置范数和偏航姿态的均方根误差（RMSE）分别降低了7.13%以上和49.27%。
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新指标评估 Kolmogorov-Arnold 网络面向硬件的推理复杂度
一篇新论文介绍了用于评估 Kolmogorov-Arnold 网络 (KANs) 推理复杂度的面向硬件的指标。这些指标包括实际乘法运算 (RM)、比特运算 (BOP) 以及加法和比特移位次数 (NABS)，旨在实现平台无关性，并有助于早期架构决策。分析涵盖了 B-spline、GRBF、Chebyshev 和 Fourier KANs 等各种 KAN 变体，能够与其他神经网络架构进行比较。