关于广义模糊CMAC学习收敛性的理论结果

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2025年4月1日 21:35 星期二

首页 > 过刊浏览>2000年第11卷第11期 >1440-1450

关于广义模糊CMAC学习收敛性的理论结果
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        王士同王士同
华东船舶工业学院 计算机系,江苏 镇江,212003;英国Bristol大学 高级计算研究中心，英国
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Baldwin, J.F.Baldwin, J.F.
英国Bristol大学 高级计算研究中心，英国
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Martin, T.P.Martin, T.P.
英国Bristol大学 高级计算研究中心，英国
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作者单位:
作者简介:
通讯作者:
中图分类号:
基金项目:Project is supported by the British Royal Society.

Theoretical Results on Learning Convergence of Generali zed Fuzzy CMAC

Author:

WANG Shi-tong
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Baldwin,J.F.,
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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.

关键词:CMAC(cerebellar model articulation controller);学习收敛;模糊泛集合;学习规则

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.

Key words:CMAC (cerebellar model articul ation controller); learning convergence; fuzzy set; learning rule

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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