提高小脑模型神经网络精度的算法及仿真应用

• 作者: 朱庆保 陈蓁
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小脑模型 神经网络 联想插补 仿真 精度 算法
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 页码范围: 133-137
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4462字
• 语种: 中文

摘要

CMAC(cerebella model articulation controller)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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱庆保	南京师范大学数学与计算机科学学院	78	1563	17.0	38.0
2	陈蓁	南京师范大学数学与计算机科学学院	2	9	1.0	2.0