一种单输入/单输出的小脑模型神经网络研究

针对标准小脑模型关联控制器(CMAC)存在的问题,研究了一种单输入单输出(SISO)的CMAC算法.SISO CAMC采用直接地址映射,以输入v的量化值为地址,建立起输入v与权重w的关系,并通过对输入v进行归一化,增强网络的泛化能力.另外,学习采用随机样本,具有学习简单、收敛速度快、函数逼近精度高等特点,可以在单片机上实现.最后,理论证明和仿真试验,验证了该算法的有效性.