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CMAC递阶结构及其在非线性系统建模中的应用

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单个CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)用于逼近复杂非线性函数时，泛化能力和记忆精度有时不能满足要求，而且当CMAC输入向量的较高时，权系数变得十分庞大，给网络学习和实际应用带来困难.为了解决上述问题，提出了一种CMAC的递阶结构，该结构含有若干个CMAC，把输入空间分成若干个低维子空间，每个小的CMAC的输入是系统输入空间的子集，从而降低每个CMAC的输入维数，减少权系数，提高其函数逼近的能力.CSTR 非线性动态系统建模仿真研究结果表明，该多个CMAC结构是有效的，可适用于高维输入系统的建模。

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来源
《中国自动化学会华东地区学术交流会》|1999年|310-313|共4页
会议地点济南
作者
段培永; 孙冲; 邵惠鹤;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类逼近论;
关键词
CMAC; 关联神经网络; 学习算法; 非线性系统建模;

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