提高小脑模型神经网络精度的算法及仿真应用

朱庆保; 陈蓁

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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.

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来源
《软件学报》 |2000年第1期|133-137|共5页
作者
朱庆保; 陈蓁;
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作者单位

南京师范大学数学与计算机科学学院;

南京;

210097;

南京师范大学数学与计算机科学学院;

南京;

210097;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
小脑模型; 神经网络; 联想插补; 仿真; 精度; 算法;

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