【摘 要】
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基于传统的 CMAC神经网络和局部加权回归技术 ,提出了与传统 CMAC(cerebellar model articulation com-puter)有着同样存储空间量的改进的新 CMAC网络 New- CMAC,它具有传统
【机 构】
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华东船舶工程学院计算机系!江苏镇江212003 英国Bristol大学高级计算研究中心 英国,英国Bristol大学高级计算研究中心!英国,英国Bristol大学高级计算研究中心!英国
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基于传统的 CMAC神经网络和局部加权回归技术 ,提出了与传统 CMAC(cerebellar model articulation com-puter)有着同样存储空间量的改进的新 CMAC网络 New- CMAC,它具有传统的输出和具有其微分信息的输出 ,因而更适合于自动控制 .接着 ,又提出了其新的学习算法 ,并研究了其学习收敛性 .
Based on the traditional CMAC neural network and local weighted regression technique, an improved new CMAC network New CMAC with the same storage capacity as that of the traditional CMAC is proposed, which has the traditional output and its differential information So it is more suitable for automatic control.Next, we propose its new learning algorithm and study its learning convergence.
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