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王士同,J.F. Baldwin,T.P. Martin.新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络及其学习收敛性.软件学报,2001,12(6):816-821
新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络及其学习收敛性
New Mass-Assignment-Based Fuzzy CMAC and I ts Learning Convergence
投稿时间:1999-06-01  修订日期:1999-12-24
DOI:
中文关键词:  模糊CMAC  学习规则  mass-assignment理论  学习收敛性
英文关键词:fuzzy CMAC  learning rule  mass assignment theory  learning convergence
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.69843002 (国家自然科学基金)
作者单位
王士同 华东船舶工程学院计算机系,江苏镇江 212003
英国Bristol大学高级计算研究中心英国 
J.F. Baldwin 英国Bristol大学高级计算研究中心英国 
T.P. Martin 英国Bristol大学高级计算研究中心英国 
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中文摘要:
      基于J.F.Baldwin等人提出的mass-assignment理论,提出了新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络,接着研究了其学习规则.理论研究结果揭示出,此新模糊CMAC是一个全局逼近器,并且具有学习收敛性.故此新模糊CMAC有非常重要的应用潜力.
英文摘要:
      In this paper, based on the mass assignment theory proposed by J.F. Baldwin et al. , the new mass assignment based fuzzy CMAC is presented. Accordingly, its learning rules are also investigated. The theoretical research results reveal that this new mass assignment based fuzzy CMAC is a universal approximator, and has its learning convergence. Therefore, this new fuzzy CMAC has very important potentials of applications.
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