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提出带模糊化和解模糊过程的模糊小脑神经网络(FCMAC)，使其能以连续量作为输入，克服了普通CMAC只能对量化后的离散量进行计算的缺点，给出多维FCMAC的概念映射算法和学习算法，使联想空间的规模较小，而学习收敛速度较快，文末的仿真结果也表明了这一点。
模糊CMAC及其在函数学习中的应用
【摘 要】
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提出带模糊化和解模糊过程的模糊小脑神经网络(FCMAC)，使其能以连续量作为输入，克服了普通CMAC只能对量化后的离散量进行计算的缺点，给出多维FCMAC的概念映射算法和学习算法，使联
【机 构】
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浙江大学信息与电子工程系(杭州)
【出 处】
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第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
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2000年期
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