【摘 要】
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为了克服CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）算法收敛不稳定问题,该文提出了一种提高CMAC神经网络收敛性的改进算法.首先将收敛条件扩展到一般情况,得出了当量化
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为了克服CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）算法收敛不稳定问题,该文提出了一种提高CMAC神经网络收敛性的改进算法.首先将收敛条件扩展到一般情况,得出了当量化区间内训练样本均匀分布且学习速率不恒为1时,得到CMAC收敛的频域条件,分析并证明了学习速率对收敛范围的影响,并以此为基础提出改进算法.改进前后的算法进行对比仿真,结果表明改进算法能大大提高CMAC收敛过程的稳定性.改进算法用于克服CMAC的收敛不稳定性问题是可行的、有效的.
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