新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络及其学习收敛性
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New Mass-Assignment-Based Fuzzy CMAC and I ts Learning Convergence
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    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.

    Abstract:

    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.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

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

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  • 收稿日期:1999-06-01
  • 最后修改日期:1999-12-24
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