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2010年01月25日
余文， 李人厚
计算机工程，2002，28（5）：28～29，-0001，（）：
-1年11月30日
提出了一种分布式神经模糊网络和自学习模糊控制器的构成方法。它是CMAC模型的一种扩展，使其能进行模糊推理和构成学习的模糊控制器该方法除具有CMAC优点外，迁具有以下特点：输入数据通过模糊划分和隶属函数后自动编码，对精度没有限制，从现场数据直接获取控制规则，即使对术训练的数据，也能结合插值和泛化两种能力，推理结合适的输出。学习实例证明了方法的有效性。
分布式神经网络， 自学习模糊控制器， CMAC
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2010年01月25日
余文， 李人厚
计算技术与自动化，2002，21（1）：23～26，-0001，（）：
-1年11月30日
奉文提出了一种分布式神经模糊网络和自学习模粕拉翩嚣的构成方法。它是cMAc模型的一种扩展。使其能进行摸期推理和拇成自学习的横期控制器。谚方法腺具有cMAc优点井。还具有以下特点t①辅A数据通过模描划分和隶属函数后u动编码。对精度没有眼制@从现场数据直接获取控斜规划。叩使对来训练的数据。也能结台插值和泛化两种能力，推理给出合适的辅出。本文还对DNFN的逼近能力进行了讨沧。学习宴倒证明了方法的有效性。
分布式同络， 自学习模糊控制器， CMAc
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