基于广义基函数的CMAC学习算法的改进及收敛性分析

被引：12

作者：

段培永

邵惠鹤

机构：

[1] 上海交通大学自动化系

来源：

自动化学报 | 1999年 / 02期

关键词：

CMAC，学习算法，基函数网络;

D O I：

10.16383/j.aas.1999.02.019

中图分类号：

O231,TP273.22 [];

学科分类号：

摘要：

基于广义基函数的ＣＭＡＣ（ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｔｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）学习算法（称Ｃ－Ｌ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．提出了一种改进学习算法，并证明改进算法是收敛的，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．

引用

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