节点文献
一种具有自适应量化层的 CMAC 神经网络
An Adaptive Quantization Algorithm for CMAC Neural Networks
【摘要】 首先阐述了CMAC神经网络的原理、结构和学习算法,提出了一种新的采用竞争学习原理的非等距自适应量化算法。理论分析和仿真结果表明,在保持量化总级数不变的前提下,该方法能有效的利用CMAC神经网络的内存,提高逼近精度。文中进行了理论分析,仿真实验证明了所提方法的有效性。
【Abstract】 We first discuss the structure and principle of the CMAC neural network. Using competitive learning, we develop a new adaptive quantization algorithm. Theoretical analysis and simulation results show that the CMAC neural network with the new quantication algorithm can use the memory more efficiently and approximate the plant more accurately than the original model.
【关键词】 CMAC神经网络;
逼近;
自适应量化;
竞争学习;
【Key words】 CMAC neural network; approximation; adaptive quantization; competitive learning;
【Key words】 CMAC neural network; approximation; adaptive quantization; competitive learning;
【基金】 航天基础研究基金
- 【文献出处】 哈尔滨工业大学学报 ,JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY , 编辑部邮箱 ,1997年03期
- 【分类号】TP18
- 【被引频次】3
- 【下载频次】70