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基于广义基函数的ＣＭＡＣ学习算法收敛条件依赖于基函数和学习样本，很难同时满足学习快速性与收敛性。而且收敛条件不依赖于基函数和学习样本。仿真结果表明改进算法优于Ｃ－Ｌ算法和标准的Ａｌｂｕｓ算法。
基于广义基函数的CMAC学习算法的改进及收敛性分析
【摘 要】
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基于广义基函数的ＣＭＡＣ学习算法收敛条件依赖于基函数和学习样本，很难同时满足学习快速性与收敛性。而且收敛条件不依赖于基函数和学习样本。仿真结果表明改进算法优于Ｃ－Ｌ算法和标准的
【机 构】
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上海交通大学自动化系
【出 处】
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自动化学报
【发表日期】
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1999年2期
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