具有微分输出的神经网络New-CMAC及其学习收敛性
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Research on New-CMAC with Differentiability Output and Its Learning Convergence
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    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 computer)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.

    Abstract:

    In this paper, based on conventional CMAC (cerebellar model architecture controller) neural network and locally weighted regression, the improved New CMAC with the same amount of memory as that of conventional CMAC is presented, which has the conventional output and its derivative information output and hence is especially appropriate for automatic control. Accordingly, the new learning algorithm is investigated, and its learning convergence is proved.

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    引证文献
引用本文

王士同,J. F. Baldwin, T. P. Martin.具有微分输出的神经网络New-CMAC及其学习收敛性.软件学报,2001,12(5):659-667

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  • 收稿日期:2000-04-18
  • 最后修改日期:2000-10-17
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