关于广义模糊CMAC学习收敛性的理论结果

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关于广义模糊CMAC学习收敛性的理论结果
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Theoretical Results on Learning Convergence of Generali zed Fuzzy CMAC

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摘要:

提出了广义模糊CMAC(cerebellar model articu lation controller)神经网络，并导出了其学习的充分条件.最后，证明了广义模糊CMAC在平方误差意义下的学习收敛性.研究结果为广义模糊CMAC的广泛应用提供了基础.

Abstract:

In this paper, a generalize d fuzzy CMAC (cerebellar model articulation controller) is presented, the suffici ent condition of the learning of the generalized fuzzy CMAC is derived, and fina lly the learning convergence of the generalized fuzzy CMAC to the least square error is proved. The results provide a mathematical foundation for the generaliz ed fuzzy CMAC's wide applications.

参考文献

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引用本文

王士同,Baldwin, J. F.,Martin, T. P.关于广义模糊CMAC学习收敛性的理论结果.软件学报,2000,11(11):1440-1450

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收稿日期:1998-11-25
最后修改日期:1999-08-23
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