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基于信度分配的串行集成CMAC及其仿真
引用本文:鲍琼,顾幸生.基于信度分配的串行集成CMAC及其仿真[J].华东理工大学学报(社会科学版),2008(5).
作者姓名:鲍琼  顾幸生
作者单位:华东理工大学自动化研究所
摘    要:针对Albus CMAC在学习精度与存贮容量之间的矛盾,借鉴神经网络集成思想,并引入可信度的概念,提出了基于信度分配的串行集成CMAC,以提高学习系统的泛化能力和网络收敛速度。通过对复杂非线性函数的逐级降维,分步逼近,有效地提高了网络的学习精度。仿真研究进一步验证了该方案的可行性和有效性。

关 键 词:CMAC  信度分配  串行  神经网络集成
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