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ＣＭＡＣ神经网络的局部结构使得学习非线性函数更快。然而，在许多应用领域，ＣＭＡＣ的学习精度不能满足应用要求。该文提出了一种改进ＣＭＡＣ学习精度的联想插补算法，同时给出了一个仿真实验，其结果表明，使用此算法，改进的ＣＭＡＣ的学习精度比改进前提高了１０倍，学习收敛也更快。
提高小脑模型神经网络精度的算法及仿真应用
【摘 要】
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ＣＭＡＣ神经网络的局部结构使得学习非线性函数更快。然而，在许多应用领域，ＣＭＡＣ的学习精度不能满足应用要求。该文提出了一种改进ＣＭＡＣ学习精度的联想插补算法，同时给出了一个仿真实验，其结果表明
【机 构】
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南京师范大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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软件学报
【发表日期】
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2000年1期
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