针对传统的小脑模型,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFCMAC).它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,可以获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点.
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