【摘 要】
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CMAC神经网络具有学习算法简单、收敛速度快、局域泛化等优点,被广泛应用于机器人控制、信号处理、模式识别以及自适用控制等领域。但是网络的训练过程需要大量的存储单元,最
【机 构】
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西北工业大学航天学院飞行控制与仿真研究所,巴黎十二大学LISSI实验室
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CMAC神经网络具有学习算法简单、收敛速度快、局域泛化等优点,被广泛应用于机器人控制、信号处理、模式识别以及自适用控制等领域。但是网络的训练过程需要大量的存储单元,最优结构参数的选取是CMAC网络设计中一个重要问题。文中通过对函数逼近问题的研究,说明了量化精度和泛化参数如何影响网络对函数的逼近质量。仿真结果表明,通过对结构参数的调整,可以达到最小的逼近误差。而通过对网络结构的优化不但可以节约网络的训练时间而且可以大幅度减少存储单元的数量。
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