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为了提高CMAC（cerebellar model articulation controller）神经网络实时在线学习的快速性和准确性,在基于信度分配的CA-CMAC-AMS学习算法的基础上,结合牛顿向前插公式,提出了一种新的CMAC-AMS学习算法（CA-NCMAC-AMS）.数值模拟表明,这种CA-NCMAC-AMS的学习算法不但有较快的学习速度和训练精度及建模能力,而且在信号处理、模式识别及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力.