【摘 要】
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首先阐述了ＣＭＡＣ神经网络的原理、结构和学习算法，提出了一种新的采用竞争学习原理的非等距自适应量化算法。理论分析和仿真结果表明，在保持量化总级数不变的前提下，该方法能有效的利
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首先阐述了ＣＭＡＣ神经网络的原理、结构和学习算法，提出了一种新的采用竞争学习原理的非等距自适应量化算法。理论分析和仿真结果表明，在保持量化总级数不变的前提下，该方法能有效的利用ＣＭＡＣ神经网络的内存，提高逼近精度。文中进行了理论分析，仿真实验证明了所提方法的有效性。
Firstly, the principle, structure and learning algorithm of CMAC neural network are expounded. A new non-equidistant adaptive quantization algorithm based on competitive learning principle is proposed. The theoretical analysis and simulation results show that this method can effectively utilize the memory of CMAC neural network and improve the approximation accuracy while keeping the total quantization level unchanged. The theoretical analysis is carried out in this paper. The simulation results show the effectiveness of the proposed method.
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