一种新型的结构自组织基函数模糊CMAC(英文)

作     者：何超 徐立新 董宁 张宇河 HE Chao;XU Li-xin;DONG Ning;ZHANG Yu-he

作者机构：北京理工大学自动控制系北京100081 

出 版 物：《Journal of Beijing Institute of Technology》 (北京理工大学学报（英文版）)

年 卷 期：2001年第10卷第3期

页      面：298-305页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 07[理学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 070102[理学-计算数学] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：CMAC 模糊 基函数 自组织算法 神经网络 

摘      要：为提高CMAC的非线性逼近能力 ,通过引入Gauss基函数和基于相似测量的寻址策略 ,提出一种新的Gauss基函数模糊CMAC网络 (GFCMAC) ,并进一步在对Kohonen的自组织映射算法进行改进的基础上 ,提出了GFCMAC的结构自组织算法 (SOGFCMAC) .仿真结果表明 ,采用Gauss基函数和模糊技术可以显著提高CMAC算法的非线性逼近能力 ,与传统CMAC、广义基函数CMAC和FCMAC等算法相比 ,SOGFCMAC算法在收敛速度、逼近精度和结构自组织等多方面都具有明显的优越性 .