小脑模型CMAC网络结构及有关参数的确定

陈卉; 周萍; 欧阳楷

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从映射的角度分析了CMAC模型各层神经元之间的关系,根据网络输入向量的量化级数、泛化参数、相邻量化级引起的重叠神经元的个数,从理论上给出了虚拟层神经元数目的范围.对于存在实际层神经元的CMAC模型,讨论了压缩映射对网络学习收敛性的影响.最后通过机器手逆运动学问题的仿真实验,进一步比较说明了在从虚拟层神经元到实际层神经元的压缩映射中不同压缩比对网络学习收敛性及系统运行精度的影响.

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来源
《计算机工程》 |2003年第2期|252-254|共3页
作者
陈卉; 周萍; 欧阳楷;
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作者单位

首都医科大学生物医学工程学院;

北京;

100054;

首都医科大学生物医学工程学院;

北京;

100054;

首都医科大学生物医学工程学院;

北京;

100054;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
CMAC; 收敛性; 压缩映射;

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