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在CMAC算法的基础上,采用两种方法来克服其存储容量随分辨力剧增的缺陷,一种方法是针对输入数据集分布和量化级一致的情况下,利用变分法,求得最佳非均匀量化曲线,使得量化噪声的方值最小;另一种是在输入数据集分未知,量化级给定的情况下,利用求重心的方法,提高网络分辨力,从而避免了以增大存储容量来提高分辨力,大大提高了网络的分辨力与推广能力,使该算法更为实用。采用第二种方法,应用于四足瞳行机器人伺服系统的