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基于牛顿前向插值公式提出一种对多维函数可实现任意阶逼近的新型CMAC神经网络--NFI-CMAC,详细讨论了其插值算法、训练规则及寻址机制. 与传统CMAC相比,NFI-CMAC具有学习精度高、学习速度快及占用内存单元少等优点. 基于NFI-CMAC设计了一种高性能的机器人轨迹跟踪分布式智能控制方案,仿真研究表明了该方案的可行性与有效性.
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武汉大学学报（工学版）
ISSN： 1671-8844
Year： 2004
Issue： 6
Volume： 37
Page： 59-61
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