| CMAC算法中泛化特性分析 |
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| 引用本文： | 林旭梅,梅涛,骆敏舟,宋彦锋.CMAC算法中泛化特性分析[J].模式识别与人工智能,2006,19(3). |
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| 作者姓名： | 林旭梅 梅涛 骆敏舟 宋彦锋 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院合肥智能机械研究所,仿生感知与控制中心,合肥,230031;中国科学技术大学,工程科学学院,精密机械与精密仪器系,合肥,230026
2. 中国科学院合肥智能机械研究所,仿生感知与控制中心,合肥,230031 |
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| 摘 要： | CMAC算法中,研究泛化性能是其中一项主要内容.泛化性能好,则网络的学习精度高.本文阐述网络的原理、结构、学习算法,对影响泛化性能的量化精度、采样精度及其之间的关系进行理论分析.并通过计算机仿真验证了当量化精度等于采样精度、量化精度大于采样精度时对网络精度的影响,得出量化精度应该大于采样精度的结论.提出一种利用基于多目标的遗传算法来确定泛化常数和量化精度的方法,并通过实例验证方法的正确性.
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| 关 键 词： | 小脑模型控制器(CMAC) 泛化 量化精度 采样精度 遗传算法 |
The Analysis of CMAC Generalization |
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| LIN Xu-Mei,MEI Tao,LUO Min-Zhou,SONG Yan-Feng.The Analysis of CMAC Generalization[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2006,19(3). |
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| Authors: | LIN Xu-Mei MEI Tao LUO Min-Zhou SONG Yan-Feng |
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