BMAC网络及其在函数学习中的应用

来源 :北京理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liongliong513

【摘要】

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论述了将n阶B样条函数运用到CMAC网络中形成BMAC网络的过程,并讨论了BMAC网络感受域函数和网络输出特性.BMAC网络与CMAC网络相比,克服了输入状态空间和输出状态空间离散化的

【作者】

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刘昭度马岳峰张景波齐志权宋明

【机构】

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北京理工大学

【出处】

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北京理工大学学报

【发表日期】

：

2004年10期

【关键词】

：

B样条小脑模型神经网络 B样条函数感受域函数 BMAC B-splines function receptive field functions

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论述了将n阶B样条函数运用到CMAC网络中形成BMAC网络的过程,并讨论了BMAC网络感受域函数和网络输出特性.BMAC网络与CMAC网络相比,克服了输入状态空间和输出状态空间离散化的缺点,具有连续的输入状态空间和输出状态空间.在函数学习中通过与CMAC网络的对比,体现出了BMAC网络具有逼近速度快,精度高的特性,同时也得出了学习参数及网络权值初始化对学习速度及逼近精度的影响规律.

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