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新的基于mass-assignment的模糊CMAC神经网络及其学习收敛性
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[J].软件学报,2001,12(6):816-821.
作者姓名:王士同  J.F. Baldwin  T.P. Martin
作者单位:1. 华东船舶工程学院计算机系;英国Bristol大学高级计算研究中心,英国
2. 英国Bristol大学高级计算研究中心,英国
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)
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
文章编号:1000-9825/2001/12(06)0816-06
收稿时间:6/1/1999 12:00:00 AM
修稿时间:1999年6月1日

New Mass-Assignment-Based Fuzzy CMAC and I ts Learning Convergence
WANG Shi tong,J.F. Baldwin and T.P. Martin.New Mass-Assignment-Based Fuzzy CMAC and I ts Learning Convergence[J].Journal of Software,2001,12(6):816-821.
Authors:WANG Shi tong  JF Baldwin and TP 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.
Keywords:fuzzy CMAC  learning rule  mass assignment theory  learning convergence
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