【摘 要】
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充分利用了TSK(Sugeno-Tanaka)模糊系统的优点,提出了改进的CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)超闭球结构网络,给出了其学习算法,实验结果表明改进的CMAC超闭球结
【机 构】
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华东船舶工业学院电子与信息系,,Dep. of Electronics and Information
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充分利用了TSK(Sugeno-Tanaka)模糊系统的优点,提出了改进的CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)超闭球结构网络,给出了其学习算法,实验结果表明改进的CMAC超闭球结构网络较之CMAC超闭球结构网络对样本有更高的逼近精度。
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