引用本文:王士同,J.F. Baldwin,T.P. Martin.新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络及其学习收敛性.软件学报,2001,12(6):816-821
【打印本页】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  【EndNote】   【RefMan】   【BibTex】
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 4236次   下载 5129 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络及其学习收敛性
王士同1,2, J.F. Baldwin2, T.P. Martin2
1.华东船舶工程学院计算机系,江苏镇江 212003;2.英国Bristol大学高级计算研究中心,英国
摘要:
基于J.F.Baldwin等人提出的mass-assignment理论,提出了新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络,接着研究了其学习规则.理论研究结果揭示出,此新模糊CMAC是一个全局逼近器,并且具有学习收敛性.故此新模糊CMAC有非常重要的应用潜力.
关键词:  模糊CMAC  学习规则  mass-assignment理论  学习收敛性
DOI:
分类号:
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.69843002 (国家自然科学基金)
New Mass-Assignment-Based Fuzzy CMAC and I ts Learning Convergence
WANG Shi tong,J.F. Baldwin,T.P. Martin
Abstract:
In this paper, based on the mass assignment theory proposed by J.F. Baldwin et al. , the new mass assignment based fuzzy CMAC is presented. Accordingly, its learning rules are also investigated. The theoretical research results reveal that this new mass assignment based fuzzy CMAC is a universal approximator, and has its learning convergence. Therefore, this new fuzzy CMAC has very important potentials of applications.
Key words:  fuzzy CMAC  learning rule  mass assignment theory  learning convergence

引用本文:
【打印本页】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  【EndNote】   【RefMan】   【BibTex】
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览次   下载  
分享到: 微信 更多
摘要:
关键词:  
DOI:
分类号:
基金项目:
Abstract:
Key words: