基于广义基函数的HCMAC的学习性能及其仿真研究

摘要：

超闭球CMAC(HCMAC)比传统的CMAC具有快速的学习特性.引入了权系统学习率的概念，通过大量的仿真，研究了HCMAC神经网络参数与其学习性能的关系，可以得出结论，泛化能 力和学习精度是权学习率的非减函数，为选择CMAC神经网络参数提供依据。

关键词： CMAC 泛化能力 学习算法 关联神经网

作者: 段培永 汪永生 邵惠鹤

作者单位: 上海交通大学自动化系(上海)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会华东地区学术交流会

会议地点: 济南

会议语种:中文

页码: 248～251

在线出版日期: 1999-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）