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改进的CMAC神经网络非线性辨识算法

孔敏  朱大奇  张伟  
【摘要】:为提高CMAC(cerebellar model articulation controllers)神经网络在线学习的快速性和准确性,提出了一种平衡学习的概念,设计了一种改进的CMAC学习算法。在常规的CMAC中,误差的校正值被平均地分配给所有激活存储单元,而不管这些存储单元的可信度。在改进的CMAC中,利用激活单元先前学习次数作为可信度。其误差校正值与激活单元前学习次数的负k次方成比例。仿真结果表明当k为一适当数值时,改进CMAC有较快的学习速度和较高的精度,尤其是在神经网络的初始学习阶段。

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