一种快速收敛的核CMAC神经网络模型

摘要

为了提高CMAC(cerebellarmodelarticulationcontrollers)神经网络实时在线学习的快速性和准确性,在核CMAC的基础上引入了信度分配的概念。在核空间内,利用激活单元先前学习次数作为可信度,其误差校正值与激活单元先前学习次数的倒数成比例,设计了一种基于信度分配的核CMAC的训练规则,使网络的学习速度和网络逼近精度及建模能力得到提高。仿真结果表明基于信度分配的核CMAC结合了核CMAC与信度分配CMAC的优点,隐去了映射所带来的复杂运算,有较快的学习速度和训练精度及建模能力。