11-1CMAC网络的基本思想与结构模型 生物学研究表明，人脑在人体运动中起到维持躯体平衡、 调节肌肉紧张程度、协调随意运动等功能。因此，模拟人的 小脑结构与功能无疑是脑的宏观结构功能模拟的重要组成部 分。早在1975年，Albus便根据神经生理学小脑皮层结构特 点提出的一种小脑模型关联控制器(Cerebellar Model Articulation Controller),简称CMAC网络。经过多年的研究， 其中包括Miller,.Parks和Wong等人的杰出工作，目前CMAC 已得到人们越来越多的重视。CMAC是一种局部逼近网络， 算法基于LMS(最小均方)，学习速度快，具有局城泛化 (generalization)能力，避免了BP网络的局部最优问题，且易 于硬件实现。这些优点使得CMAC网络非常适合用于复杂象 统的建模和快速辨识。生物学研究表明，人脑在人体运动中起到维持躯体平衡、 调节肌肉紧张程度、协调随意运动等功能。因此，模拟人的 小脑结构与功能无疑是脑的宏观结构功能模拟的重要组成部 分。早在1975年，Albus便根据神经生理学小脑皮层结构特 点提出的一种小脑模型关联控制器(Cerebellar Model Articulation Controller)，简称CMAC网络。经过多年的研究， 其中包括Miller, Parks和Wong等人的杰出工作，目前CMAC 已得到人们越来越多的重视。CMAC是一种局部逼近网络， 算法基于LMS(最小均方)，学习速度快，具有局域泛化 (generalization)能力，避免了BP网络的局部最优问题，且易 于硬件实现。这些优点使得CMAC网络非常适合用于复杂系 统的建模和快速辨识。 11-1 CMAC网络的基本思想与结构模型