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本文详细介绍了CMAC(小脑模型连接控制器)神经网络的拓扑结构、学习算法、实现方法及其性能特点,将其应用于测量信号的非参量建模中,并结合具体的数字仿真实例进行了阐述,该方法结构简单,尤其适用于非线性模型的构造,便于数字化硬件的实现,能够有效地提高测量的准确度和可靠性,具有更快的运算速度,在实时测控领域具有广泛的应用前景。