精选优质文档-倾情为你奉上第5章 CMAC小脑神经网络前面几章介绍的BP神经网络、Hopfield神经网络和BAM神经网络分别属于前馈和反馈神经网络，这主要是从网络的结构来划分的。如果从神经网络的函数逼近功能这个角度来分，神经网络可以分为全局逼近网络和局部逼近网络。若神经网络的一个或多个可调参数（权值和阈值）在输入空间的每一点对任何一个输出都有影响，则称该神经网络为全局逼近网络，前面介绍的多层前馈BP网络是全局逼近网络的典型例子。对于每个输入输出数据对，网络的每一个连接权均需进行调整，从而导致全局逼近网络学习速度变慢，对于有实时性要求的应用来说常常是不可容忍的。如果对网络输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权影响网络输出，则称网络为局部逼近网络。对于每个输入输出数据对，只有少量的连接权需要进行调整，从而使局部逼近网络具有学习速度快的优点，这一点对于有实时性要求的应用来说至关重要。目前常用的局部逼近神经网络有CMAC网络、径向基函数RBF网络和B样条网络等，其结构原理相似，本书主要介绍CMAC神经网络和RBF神经网络。1975年J.S.Albus提出一种模拟小脑功
