提高小脑模型神经网络精度的算法及仿真应用

摘要：

CMAC(cerebella model articulation controller)神经网络的局部结构使得学习非线性函数更快.然而,在许多应用领域,CMAC的学习精度不能满足应用要求.该文提出了一种改进CMAC学习精度的联想插补算法,同时给出了一个仿真实验.其结果表明,使用此算法,改进的CMAC的学习精度比改进前提高了10倍,学习收敛也更快.

关键词：小脑模型、神经网络、联想插补、仿真、精度、算法

所属期刊栏目：11

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：江苏省科技厅应用基础研究项目BJ97122

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：133-137