Research on New—CMAC with Differentiability Output and Its Learning Convergence
Research on New-CMAC with Differentiability Output and Its Learning Convergence作者机构：DepartmentofComputerScienceEastchinaShipbuildingInstituteZhengjiang212003China AdvancedComputingRe
出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)
年 卷 期：2001年第12卷第5期
页 面：659-665页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：神经模糊系统 CMAC结构 加权回归 微分输出 普适近似器
摘 要：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 .
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